Synovial Biomarkers in Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To find candidate biomarkers of psoriatic arthritis (PsA). A panel of synovial fluid (SF) and synovial tissue (ST) biomarkers was analyzed in patients with resistant peripheral PsA, in relation to clinical and imaging outcomes of synovitis response following serial intraarticular (IA) etanercept injections (12.5 mg). METHODS: Fourteen PsA patients with resistant knee joint synovitis were treated with 4 IA etanercept injections in a single knee joint, once every 2 weeks. Primary outcome (Thompson's knee index: THOMP) and secondary outcomes were assessed at baseline and end of study: C-reactive protein, Knee Joint Articular Index (KJAI), Health Assessment Questionnaire disability index, maximal synovial thickness (MST) by gray-scale ultrasonography, contrast-enhanced magnetic resonance imaging (C+MRI), ST-cluster differentiation (CD)45+ mononuclear cell, ST-CD31+ vessels, and ST-CD105+ angiogenic endothelial cells, along with levels of SF interleukin 1ß (IL-1ß), IL-1 receptor antagonist (Ra), and IL-6. RESULTS: At the end of the study, clinical and imaging outcomes, ST and SF biological markers were significantly reduced compared to baseline. There was a significant association between IL-6 and either THOMP or KJAI; between either ST-CD31+ or ST-CD105+ or ST-CD45+; between ST and SF biomarkers expression (CD45+ and IL-1ß) and between ST-CD45+ and both KJAI and MRI-MST. Comparing pre- versus post-IA etanercept injection changes (Δ), Δ IL-1ß was significantly correlated with both Δ IL-6 and with Δ IL-1Ra and Δ IL-6 with Δ IL-1Ra. CONCLUSION: The association to disease activity and the changes following IA treatment indicate that ST-CD45+ and ST-CD31+, along with SF-IL-6 and SF-IL-1ß, may represent candidate biomarkers of the knee synovitis response to IA tumor necrosis factor-α blockade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».