Differentiating Psoriatic Arthritis From Psoriasis Without Psoriatic Arthritis Using Novel Serum Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a high prevalence of undiagnosed psoriatic arthritis (PsA) in patients with psoriasis. Identifying soluble biomarkers for PsA will help in screening psoriasis patients for appropriate rheumatology referral. We therefore aimed to investigate whether serum levels of novel markers previously discovered by quantitative mass spectrometric analysis of synovial fluid and skin biopsies performs better than the C-reactive protein (CRP) level in differentiating PsA patients from those with psoriasis without PsA (PsC). METHODS: In this case-control study, serum samples were obtained from 100 subjects with PsA, 100 with PsC, and 100 healthy controls. Patients with PsA and PsC were group matched for age, sex, psoriasis duration, and Psoriasis Area and Severity Index and were not currently receiving biologic treatment. Using enzyme-linked immunosorbent assay, 4 high-priority markers (Mac-2-binding protein [M2BP], CD5-like protein [CD5L], myeloperoxidase [MPO], and integrin β5 [ITGβ5]), as well as previously established markers (matrix metalloproteinase 3 [MMP-3] and CRP level) were assayed. Data were analyzed using logistic regression. Receiver operating characteristic (ROC) curves were plotted. RESULTS: In comparisons to controls, CD5L, ITGβ5, M2BP, MPO, MMP-3, and CRP level were independently associated with PsA, while only CD5L, M2BP, and MPO were independently associated with PsC alone. In comparisons to PsC, ITGβ5, M2BP, and CRP level were independently associated with PsA. ROC analysis of this model shows an area under the curve (AUC) of 0.85 (95% confidence interval [95% CI] 0.80-0.90). The model that included CRP level alone had an AUC of 0.71 (95% CI 0.64-0.78). CONCLUSION: CD5L, ITGβ5, M2BP, MPO, MMP-3, and CRP level are markers for PsA. The combination of ITGβ5, M2BP, and CRP level differentiates PsA from PsC, and performs better than CRP level alone.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».