Biologic Markers of Antibiotic-Refractory Lyme Arthritis in Human: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease—also known as Lyme borreliosis (LB)—is the most common vector-borne disease in North America and Europe. It may result in substantial morbidity, primarily from persistent Lyme arthritis (LA) that—although treatable—can develop into antibiotic-refractory LA (A-RLA). The aim of this study is to systematically review and evaluate a range of biomarkers for their potential predictive value in the development of A-RLA. We conducted a systematic review of studies examining biomarkers among patients with A-RLA from MEDLINE via OVID, EMBASE and Web of Science databases and identified a total of 26 studies for qualitative analysis. All studies were of patient populations from the USA, with the exception of one from Europe. We identified an array of biomarkers that are commonly modulated in the A-RLA compared with subjects with antibiotic-responsive LA. These included a range of inflammatory markers (IL-6, IL-8, IL-10, IL-1β, IL-23, IL-17F, TNFα, IFNγ, CXCL9, CXCL10, CCL2, CCL3 and CCL4, CRP), factors along the innate and adaptive immune response pathways (e.g., CD4 + T cells, GITR receptors, OX40 receptors, IL-4 + CD4 + Th2 cells, IL-17 + CD4 + T cells) and an array of miRNA species (e.g., miR-142, miR-17, miR-20a, let-7c and miR-30fam). The evidence base of biologic markers for A-RLA is limited. However, a range of promising biomarkers have been identified. Cytokines and chemokines related to Th17 pathway together with a number of miRNAs species (miR-146a, miR-155 and let-7a) may be promising candidates in the prediction of A-RLA. A panel of multiple biomarkers may yield clinically relevant prediction of the possible resistance at the time of LA first diagnosis. Public Health Agency of Canada.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».