The association of serum anti-ribosomal P antibody with clinical and serological disorders in systemic lupus erythematosus: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anti-ribosomal P (anti-P) antibody is a serological specific marker of systemic lupus erythematosus (SLE). The aim of this study is to investigate the association of this antibody with clinical and serological disorders in SLE. METHODS: All relevant literature was retrieved from PubMed, EMBASE, Web of Science and CNKI databases. The qualities of these studies were evaluated using a modified version of the Newcastle-Ottawa scale. The associations of anti-P antibody with clinical and serological disorders were determined by the pooled odds ratio (OR) and the confidence interval (CI) calculated using meta-analysis with the Mantel-Haenszel method. RESULTS: Sixteen cohort studies with 2355 patients were included in this study. Malar rash, oral ulcer and photosensitivity were strongly associated with serum anti-P antibody, with OR (95% CI) values of 2.05 (1.42-2.92), 1.49 (1.05-2.13) and 1.44 (1.08-1.91), respectively. Arthritis and renal involvement were not associated with anti-P antibody, whereas a high heterogeneity was observed due to ethnicity and publication bias, respectively. Neuropsychiatric SLE (NPSLE), hepatic involvement, anti-dsDNA, anti-Sm and anti-cardiolipin antibodies (aCL) were observed more frequently in anti-P positive patients than in negative patients. Studies on hepatic involvement showed a low precision with substantially broad CI (2.56-11.2). A high heterogeneity presented among studies on NPSLE, anti-Sm and aCL. CONCLUSIONS: Anti-P antibody is significantly associated with malar rash, oral ulcer, photosensitivity and serum anti-dsDNA antibody, and potentially associated with NPSLE, hepatic damage, serum anti-Sm and aCL.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».