CCL2 in the Circulation Predicts Long‐Term Progression of Interstitial Lung Disease in Patients With Early Systemic Sclerosis: Data From Two Independent Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There are few clinical predictors of the progression of systemic sclerosis (SSc)-related interstitial lung disease (ILD). The purpose of this study was to examine the predictive significance of key cytokines for long-term progression of ILD and survival in 2 independent cohorts of patients with early SSc. METHODS: Plasma levels of 11 Th1/Th2 cytokines (interleukin-1β [IL-1β], IL-5, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12, IL-13, tumor necrosis factor, CCL2, interferon-inducible T cell α chemoattractant, and interferon-γ-inducible 10-kd protein) were measured in 266 patients with early SSc in the Genetics versus Environment in Scleroderma Outcome Study (GENISOS) discovery cohort. Levels of CCL2, IL-10, and IL-6 were measured in 171 patients with early SSc in the Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) replication cohort. The primary outcome measure was a decline in the forced vital capacity percent predicted (FVC%) value over time. A joint analysis of longitudinal FVC% values and survival was performed. RESULTS: After adjustment for age, sex, and ethnicity, CCL2 and IL-10 were found to be significant predictors of ILD progression in the discovery cohort. Higher CCL2 levels predicted a faster decline in FVC% values (b = -0.57, P = 0.032), while higher IL-10 levels predicted a slower decline (b = 0.26, P = 0.01). A higher CCL2 value was also predictive of poorer survival (hazard ratio 1.76, P = 0.030). In the CSRG replication cohort, higher CCL2 levels predicted a faster decline in FVC% values (b = -0.58, P = 0.038), but neither IL-10 nor IL-6 had predictive significance. A higher CCL2 level also predicted poorer survival (hazard ratio 3.89, P = 0.037). CONCLUSION: Higher CCL2 levels in the circulation were predictive of ILD progression and poorer survival in patients with early SSc, findings that support the notion that CCL2 has a role as a biomarker and potential therapeutic target.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».