Diagnostic and Prognostic Value of Antibodies and Soluble Biomarkers in Undifferentiated Peripheral Inflammatory Arthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: When patients present with undifferentiated peripheral inflammatory arthritis (UPIA), early diagnosis and evaluation of prognostic factors are decisive steps for therapeutic success. We reviewed published evidence on the diagnostic and prognostic performance of autoantibodies and soluble biomarkers in UPIA. METHODS: We conducted a systematic literature search covering studies published until January 2009. Additionally, we screened conference abstracts presented at European League Against Rheumatism and American College of Rheumatology meetings in 2007 and 2008. RESULTS: We included 52 full-text articles and 12 abstracts. The association of anti-cyclic citrullinated peptide antibody (anti-CCP) and rheumatoid factor (RF) with diagnosis of rheumatoid arthritis at followup is compelling, supported by positive likelihood ratios (LR+) ranging between 1.2 and 20.5 for anti-CCP and 1.1 to 13.5 for RF. The same applies to radiographic outcome. For antikeratin antibodies (AKA) and antiperinuclear factor, existing evidence suggests diagnostic usefulness; AKA also showed prognostic value. Diagnostic and prognostic evidence for other autoantibodies and for bone and cartilage biomarkers was scarce, negative, or controversial. CONCLUSION: Among serological tests, unanimous evidence of substantial diagnostic value exists only for anti-CCP and RF, but is scarce for other markers.
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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) | 0,006 | 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 | 0,001 |
| 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 ».