Synovial Tissue Sublining CD68 Expression Is a Biomarker of Therapeutic Response in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials: Consistency Across Centers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the correlation between the mean change in disease activity and the mean change in synovial sublining (sl) CD68 expression could be demonstrated across different academic centers. METHODS: Synovial biopsies obtained at arthroscopy from patients with rheumatoid arthritis before and 160 days after rituximab therapy were selected and coded. Paired sections were processed independently at Amsterdam Medical Center (AMC) and at St. Vincent's University Hospital (SVUH), Dublin. Digital image analysis (DIA) was employed at both centers to quantify sublining CD68 expression. RESULTS: After analysis of CD68sl expression at centers in 2 different countries, high levels of intracenter and intercenter agreement were observed. For the pooled sections stained at AMC, the correlation between 2 investigators was R = 0.942, p = 0.000, and for sections stained at SVUH, R = 0.899, p = 0.001. Similarly, the intracenter correlations for DeltaCD68sl expression after treatment were R = 0.998, p = 0.000, for sections stained at AMC and R = 0.880, p = 0.000, for sections stained at SVUH. The intercenter correlation for the pooled scores of sections stained at AMC was R = 0.85, p = 0.000, and for the sections stained at SVUH, R = 0.62, p = 0.001. The consistent correlation between DeltaDAS (Disease Activity Score) and DeltaCD68sl expression across different studies (Pearson correlation = 0.895, p < 0.001) was confirmed. The standardized response mean values for DeltaCD68sl, calculated from analyses at both AMC and SVUH, were consistently 0.5 or greater, indicating a moderate to high potential to detect change. CONCLUSION: The correlation between mean DeltaDAS and mean DeltaCD68sl expression was confirmed across 2 centers. Examination of serial biopsy samples can be used reliably to screen for interesting biological effects at the site of inflammation at an early stage of drug development.
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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 | 0,022 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».