Genetically Determined Serum Levels of Mannose-Binding Lectin Correlate Negatively with Common Carotid Intima-Media Thickness in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with systemic lupus erythematosus (SLE) have excess cardiovascular morbidity and mortality due to accelerated atherosclerosis that cannot be attributed to traditional cardiovascular risk factors alone. Variant alleles of the mannose-binding lectin gene (MBL2) causing low serum concentrations of functional mannose-binding lectin (MBL) are associated with SLE and development of atherosclerosis. Recent studies show that these variant alleles are associated with increased risk of arterial thrombosis and cardiovascular disease in patients with SLE. Intima-media thickness of the common carotid artery (ccIMT) is a validated noninvasive anatomic measure of subclinical atherosclerosis. In a cross-sectional study we examined the relation among ccIMT, MBL2 genotypes, and serum concentrations of MBL. METHODS: The MBL2 extended genotypes (YA/YA, YA/XA, XA/XA, YA/YO, XA/YO, YO/YO) and serum concentrations of MBL were determined in 41 outpatients with SLE. ccIMT was measured by means of ultrasonography. Traditional and nontraditional cardiovascular risk modifiers were assessed and controlled for. RESULTS: Using nonparametric Mann-Whitney tests we found a significant difference in ccIMT between low-expressing (XA/XA+YA/YO+XA/YO+YO/YO) and high-expressing (YA/YA+YA/XA) MBL2 genotypes (p = 0.034). The difference in ccIMT remained significant in multivariable analysis adjusting for traditional and nontraditional cardiovascular risk modifiers (p = 0.049). ccIMT was negatively correlated to serum concentrations of MBL (Spearman rho = -0.33, p = 0.037). This relation also remained significant in multivariable analysis (p = 0.042). CONCLUSION: In this group of SLE patients, MBL2 low-expressing genotypes and low serum levels of MBL were correlated with ccIMT, independent of the effects of traditional and nontraditional cardiovascular risk modifiers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».