Familial Autoimmunity in Systemic Sclerosis — Results of a French-based Case-Control Family Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence of autoimmune diseases in first-degree relatives of patients with systemic sclerosis (SSc), and to compare those results with control families in order to identify patterns of autoimmune diseases in relatives. METHODS: A retrospective case-control postal questionnaire survey was performed in France to recruit patients with SSc belonging to an association of patients with SSc and unrelated age-matched and sex-matched controls. Each participant was asked to self-report on the existence of autoimmune diseases in their first-degree relatives. The prevalence of autoimmune diseases in the families of patients with SSc was compared with the corresponding prevalence in the families of controls. RESULTS: A total of 121 families out of 373 (32.4%) with a member having SSc reported at least 1 autoimmune disease in 1 or more first-degree relatives. The most frequent autoimmune diseases in SSc families when adjusted for family size were autoimmune thyroid disease (AITD; 4.9%), rheumatoid arthritis (4.1%), psoriasis (3.9%), and type 1 diabetes mellitus (2.9%). Compared with control families, AITD and connective tissue diseases (SSc, systemic lupus erythematosus, or Sjögren's syndrome) were more likely to occur in families with SSc (p = 0.01 and p = 0.01, respectively), with OR of 3.20 (95% CI 1.25-8.18) and 5.20 (95% CI 1.22-21.8). In contrast, inflammatory bowel disease was less likely to occur within families with SSc (p = 0.02, OR 0.29, 95% CI 0.11-0.80). In addition, the coexistence of more than 1 autoimmune disease in the index SSc case was associated with familial aggregation of autoimmune diseases. CONCLUSION: Our results show that autoimmune diseases cluster within families of patients with SSc. This supports the notion that these diseases might arise on a shared genetic basis underlying several autoimmune phenotypes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».