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Enregistrement W2078443837 · doi:10.1186/ar4652

Serological features of systemic lupus erythematosus diagnosed after referral through a rheumatology triage system because of positive antinuclear antibodies

2014· article· en· W2078443837 sur OpenAlexafffund
Marvin J. Fritzler, Whitney Steber, Terri Lupton, Christie Fitch-Rogalsky, Liam Martin, Susan G. Barr, Ann E. Clarke

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Arthritis NetworkNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyLupus Research AllianceNational Institutes of HealthLupus Foundation of AmericaCentral New York Community Foundation
Mots-clésRheumatologyMedicineAnti-nuclear antibodyTriageInternal medicineSerologyReferralSystemic lupus erythematosusSystemic lupusAutoantibodyAntibodyPhysical therapyDermatologyImmunologyFamily medicineEmergency medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The initial diagnosis of systemic lupus erythematosus (SLE) is made in a number of clinical settings, which include referrals to a specialist because of a constellation of symptoms and/or abnormal laboratory findings. Although a positive antinuclear antibody (ANA) test has been regarded a serological hallmark of SLE, it is also associated with a number of other systemic autoimmune rheumatic diseases (SARD). We studied the serological features of patients who were referred through a central triage (CT) system because of positive ANA and were then diagnosed as having SLE by the consulting rheumatologist. Patients who met four criteria were included in the SLE cohort: referred to CT over 3 years; reason for referral was positive ANA; evaluated by a certified rheumatologist; and diagnosed as SLE. Clinical information from the first rheumatologic visit was extracted from the consultant's report. An anonymous CT database was developed to contain clinical information and an anonymous serological database was used for autoantibody test results. A total of 15,357 patients were referred through the CT; 643 (4.1%) because of positive ANA and, of these 263 (40.9%) were evaluated by a rheumatologist. In 24/263 (9.1%) ANA-positive patients, the rheumatologist provided a diagnosis of SLE, while 39 (14.8%) had a diagnosis of another autoantibody-related rheumatic disease (AARD), 69 (26.2%) had no evidence of any disease, 29 (11%) had conditions that did not meet classification criteria for an AARD and the remainder (102, 38.8%) had a variety of rheumatologic diagnoses. The age range of the SLE patients was 25 to 73 years (mean 44.4 years), 95.8% were female, 87.5% were referred by a family physician and the average waiting time was 137.3 days. The serological profile of the 24 SLE patients included 29.1% anti-Sm, 25% anti-U1RNP, 25% anti-ribosomal P, 25% anti-SS-A/Ro60, 25% anti-Ro52/TRIM21, 8.3% anti-dsDNA but none were anti-DFS70-positive. This is the first study to evaluate the serological features of patients who were diagnosed on their first visit as having SLE after they were referred through a CT system because of positive ANA. Approximately 10% of the ANA referral patients were diagnosed as SLE and anti-Sm was the most common (~29%) autoantibody detected. This study provides an assessment of patients referred for positive ANA and implies that serological parameters might be helpful in determining the level of urgency of the referral.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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