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Enregistrement W2884040133 · doi:10.1002/acr.23712

Antinuclear Antibody–Negative Systemic Lupus Erythematosus in an International Inception Cohort

2018· article· en· W2884040133 sur OpenAlexafffund
May Y. Choi, Ann E. Clarke, Yvan St. Pierre, John G. Hanly, Murray B. Urowitz, Juanita Romero‐Díaz, Caroline Gordon, Sang‐Cheol Bae, Sasha Bernatsky, Daniel J. Wallace, Joan T. Merrill, David Isenberg, Anisur Rahman, Ellen M. Ginzler, Michelle Petri, Ian N Bruce, Mary Anne Dooley, Paul R. Fortin, Dafna D. Gladman, Jorge Sánchez‐Guerrero, Kristján Steinsson, Rosalind Ramsey‐Goldman, Munther A. Khamashta, Cynthia Aranow, Graciela S. Alarcón, Susan Manzi, Ola Nived, Asad Zoma, Ronald van Vollenhoven, Manuel Ramos‐Casals, Guillermo Ruiz‐Irastorza, S. Sam Lim, Kenneth Kalunian, Murat İnanç, Diane L. Kamen, Christine Peschken, Søren Jacobsen, Anca Askanase, Thomas Stoll, Jill P. Buyon, Michael Mähler, Marvin J. Fritzler

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of ManitobaToronto Western HospitalUniversity Health NetworkDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversité LavalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesManchester Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthVersus ArthritisNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesMinistry of Health and WelfareArthritis Research UKCanadian Institutes of Health ResearchLUPUS UKNational Institute for Health and Care ResearchSandwell and West Birmingham Hospitals NHS TrustNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome Trust
Mots-clésAnti-nuclear antibodyMedicineCohortAntibodySystemic lupusImmunologySystemic lupus erythematosusAutoantibodyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The spectrum of antinuclear antibodies (ANAs) is changing to include both nuclear staining as well as cytoplasmic and mitotic cell patterns (CMPs) and accordingly a change is occurring in terminology to anticellular antibodies. This study examined the prevalence of indirect immunofluorescence (IIF) anticellular antibody staining using the Systemic Lupus International Collaborating Clinics inception cohort. METHODS: Anticellular antibodies were detected by IIF on HEp-2000 substrate using the baseline serum. Three serologic subsets were examined: ANA positive (presence of either nuclear or mixed nuclear/CMP staining), anticellular antibody negative (absence of any intracellular staining), and isolated CMP staining. The odds of being anticellular antibody negative versus ANA or isolated CMP positive was assessed by multivariable analysis. RESULTS: A total of 1,137 patients were included; 1,049 (92.3%) were ANA positive, 71 (6.2%) were anticellular antibody negative, and 17 (1.5%) had an isolated CMP. The isolated CMP-positive group did not differ from the ANA-positive or anticellular antibody-negative groups in clinical, demographic, or serologic features. Patients who were older (odds ratio [OR] 1.02 [95% confidence interval (95% CI) 1.00, 1.04]), of white race/ethnicity (OR 3.53 [95% CI 1.77, 7.03]), or receiving high-dose glucocorticoids at or prior to enrollment (OR 2.39 [95% CI 1.39, 4.12]) were more likely to be anticellular antibody negative. Patients on immunosuppressants (OR 0.35 [95% CI 0.19, 0.64]) or with anti-SSA/Ro 60 (OR 0.41 [95% CI 0.23, 0.74]) or anti-U1 RNP (OR 0.43 [95% CI 0.20, 0.93]) were less likely to be anticellular antibody negative. CONCLUSION: In newly diagnosed systemic lupus erythematosus, 6.2% of patients were anticellular antibody negative, and 1.5% had an isolated CMP. The prevalence of anticellular antibody-negative systemic lupus erythematosus will likely decrease as emerging nomenclature guidelines recommend that non-nuclear patterns should also be reported as a positive ANA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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