Serologic features of cohorts with variable genetic risk for systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disease with genetic, hormonal, and environmental influences. In Western Europe and North America, individuals of West African descent have a 3-4 fold greater incidence of SLE than Caucasians. Paradoxically, West Africans in sub-Saharan Africa appear to have a low incidence of SLE, and some studies suggest a milder disease with less nephritis. In this study, we analyzed sera from African American female SLE patients and four other cohorts, one with SLE and others with varying degrees of risk for SLE in order to identify serologic factors that might correlate with risk of or protection against SLE. METHODS: Our cohorts included West African women with previous malaria infection assumed to be protected from development of SLE, clinically unaffected sisters of SLE patients with high risk of developing SLE, healthy African American women with intermediate risk, healthy Caucasian women with low risk of developing SLE, and women with a diagnosis of SLE. We developed a lupus risk index (LRI) based on titers of IgM and IgG anti-double stranded DNA antibodies and levels of C1q. RESULTS: The risk index was highest in SLE patients; second highest in unaffected sisters of SLE patients; third highest in healthy African-American women and lowest in healthy Caucasian women and malaria-exposed West African women. CONCLUSION: This risk index may be useful in early interventions to prevent SLE. In addition, it suggests new therapeutic approaches for the treatment of SLE.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».