Measuring eosinophiluria, urinary eosinophil cationic protein and urinary interleukin-5 in patients with Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urine is increasingly becoming an attractive biological fluid in clinical practice due to being an easily obtained, non-invasive sampling method, containing proteins and peptides. The aim of this study was to investigate eosinophiluria, urinary eosinophil cationic protein (uECP) and urinary IL-5 (uIL-5) in patients with Lupus Nephritis. METHODS: Seventy-four patients with SLE-20 with clinical and laboratory evidence of lupus nephritis (LN group) and 54 without evidence of renal involvement (non-LN group)-were analyzed regarding eosinophiluria, uECP and uIL-5. Eosinophiluria was observed by Hansel's stain, ECP by fluoroenzymeimmunoassay and uIL-5 by quantitative sandwich enzyme immunoassay. Both uECP and urinary IL-5 (uIL-5) were corrected by urinary creatinine. Eosinophiluria and uECP were compared with glomerular erythrocyturia, protein/creatinine ratio (Pr/Cr ratio), serum creatinine, estimated glomerular filtration rate (eGFR), anti-double-stranded DNA (anti-dsDNA), serum levels of complement (C3 and C4), uIL-5/Cr ratio, and SLE disease activity index. RESULTS: Patients of the LN group had higher eosinophiluria, uECP, uECP/Cr ratio levels, and uIL-5 than patients of the non-LN group (p<0.001 for all). These variables showed a statistically significant correlation with glomerular erythrocyturia, casts, Pr/Cr ratio, serum creatinine, eGFR, anti-dsDNA, uIL-5/Cr, and SLE disease activity index (all p<0.05). CONCLUSION: These results provide evidence of increased urinary eosinophils, ECP and IL-5 in patients with SLE and LN; uECP/Cr ratio showed better correlation with markers of renal function and SLE disease activity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».