Utility of Serum S100B Protein for Identification of Central Nervous System Involvement in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate utility of S100B protein in serum as a marker of central nervous system involvement in systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: Forty patients with SLE, hospitalized because of central neuropsychiatric (cNP) manifestations (n = 36) and peripheral NP manifestations (pNP, n = 4) were studied. Patients were evaluated at hospitalization and 6 months later, including a serum and cerebrospinal fluid (CSF) sample. As controls, 4 SLE patients with septic meningitis (SLEsm), 13 surgical SLE patients (SLE surgical), 14 patients with nonautoimmune diseases, and 4 patients with primary NP syndromes were included. Serum and CSF S100B protein levels were determined by ELISA. RESULTS: At baseline, serum levels of S100B protein did not differ across SLE groups. Using an arbitrary cutoff value, positive S100B levels in serum were observed in 7 (19%), 6 (46%), and 1 patient from the cNPSLE, SLE surgical, and SLEsm groups, respectively. S100B protein levels in cNPSLE and SLE surgical patients were similar. In CSF, S100B protein levels did not differ among SLE groups, except in patients with SLEsm. Paired serum/CSF samples were obtained in 23 patients with cNPSLE at 6 months after the acute event. Overall, levels of S100B protein in serum did not change despite the decrease observed in CSF (p = 0.004). The correlation coefficient of serum and CSF S100B protein levels among all the SLE patients at baseline was poor (r = 0.23). CONCLUSION: Serum levels of S100B protein do not differentiate SLE patients with and those without central neurological manifestations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».