A Prospective Study of the Development of Inflammatory Arthritis in the Family Members of Indigenous North American People With Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the incidence of inflammatory arthritis and autoantibody prevalence in Indigenous North American people. METHODS: Unaffected relatives of Indigenous North Americans with rheumatoid arthritis (RA) from central Canada and Alaska were systematically monitored from 2005 to 2017. Rheumatoid factor (RF) and anti-citrullinated protein antibodies (ACPAs) were tested at every visit, and a subset was tested for ACPA fine specificity using a custom multiplex assay. Multistate models based on all available study visits were developed to determine the likelihood of transitioning between autoantibody states, or to inflammatory arthritis. RESULTS: Eighteen of 374 relatives (4.8%) developed inflammatory arthritis during follow-up (after a mean ± SD of 4.7 ± 2.4 years), yielding a transition rate of 9.2 cases/1,000 person-years. Thirty percent of those who developed inflammatory arthritis were seronegative at baseline, but all were seropositive at inflammatory arthritis onset. Although 30% of ACPA/RF double-seropositive individuals developed inflammatory arthritis (after 3.2 ± 2.2 years), the majority of these individuals did not develop inflammatory arthritis. Multistate modeling indicated a 71% and 68% likelihood of ACPA and RF seropositive states, respectively, reverting to a seronegative state after 5 years, and a 39% likelihood of an ACPA/RF double-seropositive state becoming seronegative. Fine specificity testing demonstrated an expansion of the ACPA repertoire prior to the development of inflammatory arthritis. CONCLUSION: Despite a high incidence of inflammatory arthritis in this cohort of at-risk relatives of Indigenous North Americans with RA, a large proportion of autoantibody-positive individuals do not develop inflammatory arthritis and revert back to an autoantibody-negative state.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».