Is HLA-B27 Increased in Patients Diagnosed with Undifferentiated Arthritis? Results from the Leiden Early Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Undifferentiated arthritis (UA) is a common form of arthritis. According to the Assessment of Spondyloarthritis international Society (ASAS) criteria for peripheral spondyloarthritis (pSpA), HLA-B27 can be used to help classify patients with pSpA. We tested whether HLA-B27 is increased in patients diagnosed with UA. METHODS: Prevalence of HLA-B27 was compared between healthy controls and patients with UA. SpA features were compared between HLA-B27-positive and -negative UA, and SpA. RESULTS: We found 10.1% of UA (38/375) versus 7.2% (403/5584) of controls were HLA-B27-positive (OR 1.5, 95% CI 1.0-2.1; p = 0.037). HLA-B27-positive patients with UA had more SpA features than HLA-B27-negative patients (mean 1.6, SD 1.0, and 0.9 SD 0.6; p < 0.001), but patients with SpA had significantly more SpA features (mean 4.5, SD 1.5; p < 0.001). Family history and preceding infection were features more common in HLA-B27-positive than in HLA-B27-negative UA (15.8% vs 1.3%, p = 0.04 and 15.8% vs 2.6%, p = 0.04). After HLA-B27 testing, 21 additional patients (5.6%) with UA could potentially have been classified with pSpA according to the ASAS criteria. CONCLUSION: HLA-B27 is more common in patients with UA than in controls. However, the yield of HLA-B27 testing in UA is low. Our results suggest that HLA-B27 testing should be reserved for patients with additional SpA features.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».