400 Ana-negative sle: re-evaluation in an international inception cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims The prevalence of ANA-negative SLE is reportedly 5%–20%. Cytoplasmic or mitotic cell indirect immunofluorescence (IIF) patterns are usually reported as ANA-negative. This study examined the prevalence of ANA-negativity (no intracellular IIF pattern) and pure cytoplasmic and/or mitotic IIF patterns (CMP) in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) inception cohort and examined demographic, clinical and autoantibody associations. Methods Three groups were examined 1) ANA-positive (presence of nuclear IIF pattern), 2) ANA-negative (no IIF pattern), and 3) pure CMP. ANA were detected by IIF on HEp-2000 substrate, SLE-related autoantibodies by laser bead immunoassay, and anti-dsDNA and anti-dense fine speckles 70 (DFS70) by chemiluminescence immunoassay. Results 1137 patients were included; 89.9% were female. 92.3% were ANA-positive, 6.2% were ANA-negative, and 1.5% had a CMP. In the multivariate analysis (Tables 1 and 2), patients from Canada (Odds Ratio (OR) 2.07 [95% CI: 1.28, 3.36]) or with anti-DFS70 (OR 4.45 [95% CI: 1.37, 14.39]) were more likely to be ANA-negative or have CMP. Patients of Asian descent (OR 0.34 [95% CI: 0.13, 0.86]) or with anti-dsDNA (OR 0.53 [95% CI: 0.30, 0.94]), anti-SSA/Ro60 (OR 0.51 [95% CI: 0.30, 0.87]), or anti-UI-RNP (OR 0.35 [95% CI: 0.17, 0.70]) were less likely to be ANA-negative or CMP. Conclusions In newly diagnosed SLE, the prevalence of ANA-negativity was at the lower end (6.2%) of the range previously published and an additional 1.5% had a CMP pattern. The prevalence of true ANA-negativity will likely decrease as future guidelines are expected to recommend that non-nuclear patterns, such as CMP, are also reported.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».