Diagnostic and Prognostic Value of Genetics in Undifferentiated Peripheral Inflammatory Arthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic and prognostic utility of genetic testing in undifferentiated peripheral inflammatory arthritis (UPIA). METHODS: A systematic literature search was performed in Medline, Embase, the Cochrane Library, and abstracts presented at the 2007 and 2008 meetings of the American College of Rheumatology and the European League Against Rheumatism. The target studies were those evaluating diagnostic or prognostic value of genetic markers specifically in UPIA. Two reviewers independently screened titles and abstracts and reviewed included articles in detail. All data were collected using ad hoc standard forms, permitting the calculation of positive and negative likelihood ratios of each genetic marker for diagnoses of different rheumatic diseases and for the development of relevant outcomes. RESULTS: Of the 3109 articles retrieved, 26 original studies fulfilled criteria of the systematic review. The most frequent diagnosis tested was rheumatoid arthritis, followed by inflammatory polyarthritis, and spondyloarthropathies. The main prognostic outcome evaluated was development of erosions, followed by median Larsen score, remission, Health Assessment Questionnaire (HAQ) score, and persistent synovitis. In total, 122 genetic markers were tested. No genetic marker had a high likelihood ratio for the diagnosis of a specific rheumatic disease. The shared epitope was associated with poor prognosis (erosions, HAQ > 1, mortality, and persistent synovitis). Other genes did not predict outcome in undifferentiated arthritis. Other outcomes for persistent disease or disability were not studied in depth. CONCLUSION: In isolation, no studied genetic marker is very informative of a future diagnosis in patients with UPIA. The shared epitope has a slight association with poor prognosis of UPIA.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».