Single-specificity anti-Ku antibodies in an international cohort of 2140 systemic sclerosis subjects
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies directed against the Ku autoantigen are present in systemic sclerosis (SSc) and have been associated with myositis overlap and interstitial lung disease (ILD). However, there is a paucity of data on the clinical correlates of anti-Ku antibodies in the absence of other SSc-specific antibodies. The aim of this study was to assess the clinical correlates of single-specificity anti-Ku in SSc.An international (Canada, Australia, USA, Mexico) cohort of 2140 SSc subjects was formed, demographic and clinical variables were harmonized, and sera were tested for anti-Ku using a line immunoassay. Associations between single-specificity anti-Ku antibodies (i.e., in isolation of other SSc-specific antibodies) and outcomes of interest, including myositis, ILD, and survival, were investigated.Twenty-four (1.1%) subjects had antibodies against Ku, and 13 (0.6%) had single-specificity anti-Ku antibodies. Subjects with single-specificity anti-Ku antibodies were more likely to have ILD (58% vs 34%), and to have increased creatine kinase levels (>3× normal) at baseline (11% vs 1%) and during follow-up (10% vs 2%). No difference in survival was noted in subjects with and without single-specificity anti-Ku antibodies.This is the largest cohort to date focusing on the prevalence and disease characteristics of single-specificity anti-Ku antibodies in subjects with SSc. These results need to be interpreted with caution in light of the small sample. International collaboration is key to understanding the clinical correlates of uncommon serological profiles in SSc.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».