The Clinical and Research Implications of Anti-carbamylated Protein Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies play a central role in the clinical management of rheumatoid arthritis (RA). They can be used for diagnostic as well as prognostic purposes. For many years, autoantibody testing in RA was limited to rheumatoid factor (RF), but in the late 1990s, Schellekens and colleagues confirmed that autoantibodies reactive to citrullinated peptides were highly specific for RA1. The identification of antibodies to citrullinated peptide/protein antigens (ACPA) and the commercialization of ACPA testing in the form of anticyclic citrullinated peptide (CCP) antibody assays has revolutionized the field of rheumatology. The magnitude of the role of autoantibodies in RA is reflected in the current 2010 RA classification criteria in which autoantibodies can account for up to 3 of the 6 points (50%) needed to classify inflammatory arthritis as RA2. In the clinical management of patients with RA, earlier diagnosis and initiation of appropriate treatment is associated with improved longterm outcomes3. While there are many factors that influence delays in diagnosis and treatment of RA, autoantibodies are one factor that can influence these clinical outcomes. For example, Pratt and colleagues found that in patients referred to an early arthritis clinic who were ultimately diagnosed with RA, patients who were ACPA- and RF-negative had a significant delay in the time to treatment following assessment by a rheumatologist4. This finding highlights the diagnostic uncertainty that rheumatologists often face when patients with inflammatory … Address correspondence to Dr. M.K. Demoruelle, University of Colorado School of Medicine, Division of Rheumatology, 1775 Aurora Court, Mail Stop B-115, Aurora, Colorado 80045, USA. E-mail: Kristen.Demoruelle{at}UCDenver.edu
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».