Brief Report: CXCL10 Is a Possible Biomarker for the Development of Psoriatic Arthritis Among Patients With Psoriasis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Biomarkers that can predict the development of psoriatic arthritis (PsA) in patients with psoriasis would be useful in clinical practice. The aim of this study was to assess whether CXCL10 could be a predictive biomarker of PsA prior to its onset. METHODS: Psoriasis patients without arthritis were followed up prospectively and assessed annually for development of PsA by a rheumatologist. Patients in whom PsA developed were designated as converters, while those in whom PsA did not develop were termed nonconverters. Baseline serum concentrations of CXCL10 were measured by Luminex assay in 46 converters and 45 nonconverters. RESULTS: The level of CXCL10 was significantly higher in converters (median 493 pg/ml [interquartile range (IQR) 356-984]) than in nonconverters (median 371 pg/ml [IQR 263-578]; P = 0.005). In contrast, C-reactive protein (CRP) levels were not significantly different between converters and nonconverters at baseline. CXCL10 was associated with conversion status after adjustment for age, sex, duration of psoriasis, and duration of follow-up (odds ratio 1.3, 95% confidence interval 1.1-1.5, P = 0.004). In a subset of converters, the CXCL10 level was significantly higher at baseline (median 927.4 pg/ml [IQR 547.6-1,243]) than after PsA diagnosis (491.5 pg/ml [IQR 323.2-607]; P < 0.0001), while CRP levels were lower at baseline (26.6 μg/ml [IQR 16.37-62.75]) than after PsA diagnosis (36.1 μg/ml [IQR 14.74-101.7]; P = 0.003). CXCL10 gene expression was increased 17.3-fold in synovial fluid (SF) compared with blood from PsA patients (P = 0.01) and 44.3-fold in the SF of PsA patients compared with the SF of patients with gout (P = 0.001). CONCLUSION: CXCL10 may be involved in PsA pathogenesis and is a candidate predictive biomarker for PsA in patients with psoriasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».