Repeat Testing of Antibodies and Complements in Systemic Lupus Erythematosus: When Is It Enough?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with systemic lupus erythematosus (SLE) frequently undergo repeat testing for antibodies against extractable nuclear antigens (anti-ENA), but it is not known whether this is necessary or cost-effective. This study characterized the frequencies of changes in anti-ENA, anti-dsDNA, and complement C3 and C4 upon repeat testing. METHODS: Chart review was done at one site of 130 patients with SLE enrolled in the 1000 Canadian Faces of Lupus prospective registry with annual antibody and complement testing. We determined the frequency of seroconversion (changes) on the next test and over the entire followup given 1 or multiple consistent results, and the cost to detect these changes. RESULTS: Overall, 89.4% of patients had no changes in anti-ENA screening results from the first available test, 3.3% changed from negative to positive, and 7.3% from positive to negative. Following a single anti-ENA test, 3.9% of negative tests changed to positive and 4.2% of positive changed to negative on the next test. After multiple consistent tests, the frequencies of changes progressively declined. No changes from the first test were observed in anti-dsDNA, C3, and C4 in 60.8%, 83.3%, and 75.4% of patients, respectively. After 2 consistent anti-ENA tests, the cost to detect 1 change was above US$2000. CONCLUSION: Anti-ENA results change infrequently, especially following 1 or more negative tests. The high cost and lack of evidence that changes affect management suggest that repeating anti-ENA tests routinely is unnecessary. Anti-dsDNA and complements change more frequently after an abnormal result, but less after a normal value.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».