Biochemical markers of ongoing joint damage in rheumatoid arthritis - current and future applications, limitations and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic systemic autoimmune disease associated with potentially debilitating joint inflammation, as well as altered skeletal bone metabolism and co-morbid conditions. Early diagnosis and aggressive treatment to control disease activity offers the highest likelihood of preserving function and preventing disability. Joint inflammation is characterized by synovitis, osteitis, and/or peri-articular osteopenia, often accompanied by development of subchondral bone erosions, as well as progressive joint space narrowing. Biochemical markers of joint cartilage and bone degradation may enable timely detection and assessment of ongoing joint damage, and their use in facilitating treatment strategies is under investigation. Early detection of joint damage may be assisted by the characterization of biochemical markers that identify patients whose joint damage is progressing rapidly and who are thus most in need of aggressive treatment, and that, alone or in combination, identify those individuals who are likely to respond best to a potential treatment, both in terms of limiting joint damage and relieving symptoms. The aims of this review are to describe currently available biochemical markers of joint metabolism in relation to the pathobiology of joint damage and systemic bone loss in RA; to assess the limitations of, and need for additional, novel biochemical markers in RA and other rheumatic diseases, and the strategies used for assay development; and to examine the feasibility of advancement of personalized health care using biochemical markers to select therapeutic agents to which a patient is most likely to respond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».