A Prospective Study Investigating Prediagnostic Leukocyte Telomere Length and Risk of Developing Rheumatoid Arthritis in Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To prospectively examine the association between leukocyte telomere length (LTL) and subsequent rheumatoid arthritis (RA) development in women. METHODS: Using a case-control design nested within the prospective Nurses' Health Study (NHS), NHS II (NHSII), and Women's Health Study (WHS), each validated case of RA with a prediagnostic blood sample was matched to 3 controls by cohort, age, menopausal status, postmenopausal hormone therapy, and blood collection covariates. We measured telomere length in genomic DNA extracted from stored buffy coat samples using quantitative PCR. We used unconditional logistic regression to determine OR and 95% CI, and random-effects metaanalysis to combine study results. RESULTS: In total, we analyzed 296 incident RA cases and 827 matched controls. Mean age of diagnosis among women who developed RA was 60.5 in NHS/NHSII and 61.3 in WHS. Metaanalysis demonstrated that longer prediagnostic LTL was associated with increased RA risk when women in the longest versus shortest LTL tertile were compared (OR 1.51, 95% CI 1.03-2.23, Pheterogeneity = 0.27). However, statistically significant between-study heterogeneity was observed for the intermediate tertile category (Pheterogeneity = 0.008). We did not observe heterogeneity by menopausal status, inflammatory cytokine levels, age at diagnosis, age at blood collection, body mass index, seropositivity, or HLA-DRβ1 shared epitope status. CONCLUSION: Our results do not support an involvement for short LTL preceding RA development.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».