Heightened preclinical dysregulation of distinct adaptive and renal-associated mediators in patients who develop nephritis as they transition to systemic lupus erythematosus classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic lupus erythematosus (SLE) is a heterogeneous autoimmune disease marked by immune dysregulation. Why some patients have only moderate symptoms and others develop organ-threatening manifestations is unclear. This study evaluates the temporal expression of autoantibodies and cytokines in sera from the Department of Defense Serum Repository during transition from preclinical lupus to SLE in patients (n=83) who do or do not present with nephritis. Patients who met renal criteria (n=30; 36%) did so within 5.2 (±5.5) months of SLE classification (range −5.2 to +12 months). Renal cases experienced earlier onset of autoantibody positivity vs. non-renal cases (mean −3.8 vs −2.6 years relative to SLE classification, p=0.0442). Prior to developing nephritis, renal cases exhibited elevated levels of distinct soluble mediators compared to matched non-renal cases and healthy controls, including adaptive mediators IL-4, IL-5, IL-12, and IFN-γ, chemokines IP-10 and MCP-3, and nephritis-associated mediators SCF and shed TNFRII (all p<0.05), increasing again at the time of nephritis (all p<0.02 compared to pre-nephritis levels). These same mediators were significantly increased at SLE classification in patients with nephritis vs. non-renal patients (all p<0.0001). These data indicate that perturbations in distinct immune mediated inflammatory processes may help identify individuals at high risk of renal involvement for early and continued monitoring and intervention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».