Associations of the Levels of C4d-bearing Reticulocytes and High-avidity Anti-dsDNA Antibodies with Disease Activity in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There are no laboratory tools that detect early flares in systemic lupus erythematosus (SLE). Our aim was to validate in our population the previous findings of the association of C4d-bearing reticulocytes (R-C4d) compared to anti-dsDNA antibodies, with disease activity assessed by the Safety of Estrogens in Lupus Erythematosus National Assessment-Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SELENA-SLEDAI) and the British Isles Lupus Assessment Group (BILAG) 2004 scales. METHODS: All patients who met the 1987 American College of Rheumatology classification criteria and were seen consecutively in 2013 at a specialized SLE care clinic were included. Disease activity was established by the SELENA-SLEDAI and BILAG 2004. Anti-dsDNA and R-C4d were quantified in peripheral blood. Comparisons were made between values of active and inactive patients, and the correlations between the SELENA-SLEDAI and serum levels of anti-dsDNA and R-C4d were measured. RESULTS: Sixty-two patients (83.9% women) were included. A total of 32.3% had active disease according to the SELENA-SLEDAI. There was a significant statistical difference (p = 0.0001) in the distribution of R-C4d between disease activity groups. The correlation coefficient between R-C4d and the SELENA-SLEDAI score was rs = 0.738 (p = 0.0001). R-C4d differed between patients with and without activity in the BILAG 2004 constitutional, mucocutaneous, gastrointestinal, renal, and hematological domains. CONCLUSION: R-C4d showed a higher correlation with SLE activity measured by the SELENA-SLEDAI and BILAG 2004 than anti-dsDNA did, suggesting a possible involvement in diagnosing disease activity. Prospective studies that confirm these findings and evaluate its involvement in followup are needed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».