Presence of Antitopoisomerase I Antibody Alone May Not Be Sufficient for the Diagnosis of Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Systemic sclerosis (SSc) is characterized by altered immune function and vascular damage, which lead to extensive fibrosis. Experts underscore the importance of using SSc-specific autoantibodies to divide the disease into subsets for prognosis, management, and research1,2. One representative feature of the immunological abnormalities in patients with SSc is the presence of antinuclear antibodies (ANA) associated with autoantibody targets. The anticentromere (ACA), antitopoisomerase I (anti–topo I), anti-RNA polymerase I/III (ARA I/III), and anti-Th/To constitute about 80–85% of autoantibodies specific for SSc and can assist the physician in assessment3,4,5. The 2013 classification criteria for SSc provide 3 points (toward a 9-point diagnosis) for patients who test positive for anti-ACA, anti-ARA III, or anti–topo I antibodies1. All 3 classical autoantibodies remain stable throughout the course of disease and tend to have a mutually exclusive association. While the presence of anti–topo I antibodies is thought to be highly specific and diagnostic for SSc, the significance of certain positive results remains unclear6,7. Since the development of ELISA to detect anti–topo I antibodies, a number of different … Address correspondence to Dr. T.M. Frech, University of Utah, Internal Medicine, 30 N. 1900 E., Salt Lake City, Utah 84132, USA. E-mail: tracy.frech{at}hsc.utah.edu
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».