Lack of Association among Peptidyl Arginine Deiminase Type 4 Autoantibodies,<i>PADI4</i>Polymorphisms, and Clinical Characteristics in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. We aimed to jointly investigate the role of antipeptidyl arginine deiminase type 4 antibodies (anti-PAD4) and polymorphisms in thePADI4gene together with clinical variables in rheumatoid arthritis (RA). Methods. Serum IgG autoantibodies to human recombinant PAD4 were identified by DELFIA technique in 745 patients with RA (366 available from previous studies). Genotyping ofPADI4was performed using TaqMan assays in 945 patients and 1118 controls. Clinical data, anticitrullinated protein antibodies (ACPA) status, shared epitope status, and a combined genetic risk score were also available. Results. Anti-PAD4 antibodies were detected in 193 (26%) of 745 patients with RA; 149 (77%) of these were also ACPA-positive. No association was observed between anti-PAD4 status and clinical characteristics,PADI4polymorphisms, or genetic risk scores after stratification for ACPA status. Conclusion. Taken together, the results from these combined serological, genetic, and clinical analyses suggest that anti-PAD4 appears to be a bystander autoantibody with no current clinical utility in RA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».