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Enregistrement W2270028972 · doi:10.1186/s13075-016-0935-z

Serum levels of 14-3-3η protein supplement C-reactive protein and rheumatoid arthritis-associated antibodies to predict clinical and radiographic outcomes in a prospective cohort of patients with recent-onset inflammatory polyarthritis

2016· article· en· W2270028972 sur OpenAlexafffund
Nathalie Carrier, A. Marotta, Artur J. de Brum‐Fernandes, Patrick Liang, Ariel Masetto, Henri A. Ménard, Walter P. Maksymowych, Gilles Boire

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University Health CentreUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis Society
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisC-reactive proteinInternal medicineBiomarkerAutoantibodyRheumatologyProspective cohort studyArthritisGeeInflammationPolyarthritisRheumatoid factorImmunologyAntibodyGeneralized estimating equation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Age, C-Reactive Protein (CRP) and autoantibodies (Abs) are associated with worse prognosis in patients with recent-onset inflammatory polyarthritis (EPA). Serum 14-3-3η protein is a joint-derived biomarker that up-regulates cytokines and enzymes that perpetuate local and systemic inflammation and may contribute to joint damage. Our objective was to evaluate, over a 5-year prospective period of observation, the additional prognostic potential of serum 14-3-3η protein in EPA patients. METHODS: Clinical variables, serum and radiographs (scored according to the Sharp/van der Heijde (SvH) method) were collected serially. Relationships between serum 14-3-3η protein and other biomarkers were computed with Spearman correlations. Outcomes were Simple Disease Activity Index (SDAI) scores and joint damage progression: ΔSvH for SvH score and ΔErosion for its Erosive component. The additional predictive contribution of 14-3-3η was defined using generalized estimating equations (GEE) and generalized linear mixed models (GLMM). RESULTS: Among 331 patients, baseline 14-3-3η was ≥0.19 and ≥0.50 ng/ml in 153 (46.2 %) and 119 (36.0 %), respectively; CRP was >8.0 mg/L in 207 (62.5 %), and at least one Ab (Rheumatoid Factor, anti-CCP2 or anti-Sa/citrullinated vimentin) was positive in 170 (51.5 %). Elevated 14-3-3η levels moderately correlated with positive Abs, but not with elevated CRP. Baseline 14-3-3η ≥0.19 ng/ml was associated with more radiographic progression over 5 years. The optimal levels of baseline 14-3-3η to predict radiographic progression was defined by ROC curves at 0.50 ng/ml. Levels of 14-3-3η ≥0.50 ng/ml at baseline were associated with lower likelihoods of ever reaching SDAI remission (RR 0.79 (95 % CI 0.64-0.98), p = 0.03) and higher subsequent progression of Total and Erosion SvH scores. Elevated levels of 14-3-3η during follow-up also predicted higher subsequent progression, even in patients in SDAI remission. Decreases of 14-3-3η levels by at least 0.76 ng/ml and reversion to negative during follow-up associated with less subsequent radiographic progression. In multivariate models, elevated 14-3-3η interacted with positive Abs, elevated CRP and older age to predict subsequent radiographic progression. CONCLUSIONS: Levels of 14-3-3η protein ≥0.50 ng/ml predict poorer clinical and radiographic outcomes in EPA, both at baseline and after initiation of treatment, even in SDAI remitters. 14-3-3η, CRP, age and Abs represent independent predictors of subsequent joint damage. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov ID: NCT00512239 . Registered August 6, 2007.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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