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Enregistrement W2936608510 · doi:10.1136/lupus-2019-lsm.8

8 Anti-NT5c1A autoantibodies in systemic lupus erythematosus

2019· article· en· W2936608510 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAutoantibodyInternal medicineSerologyCohortAntibodyMyositisSystemic lupus erythematosusBiomarkerClinical significanceImmunologyGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Autoantibodies to the 44 kDa cytosolic 5-nucleotidase 1A (NT5c1A/Mup44) are a biomarker for differentiating sporadic inclusion body myositis (sIBM) from other autoimmune myopathies. These antibodies have also been detected in 10%–20% of SLE patients but the clinical significance has not been reported. This study determined the frequency of anti-NT5c1A autoantibodies in a SLE cohort and then identify demographic, clinical, and serologic correlations. <h3>Methods</h3> Patients fulfilling the ACR or SLICC Classification Criteria for SLE were enrolled in a local cohort. Demographic, clinical information (disease activity SLEDAI-2K; damage SLICC/ACR Damage Index (SDI)), and sera were collected at time of enrollment. Antibodies to anti-NT5c1A were determined by an addressable laser bead immunoassay using a full-length human recombinant protein (Origene, Rockville, MD: Cat. #TP324617). The cutoff, established at 400 median fluorescence units (MFU), was two standard deviations above the mean of apparently healthy control sera. Univariable and multivariable analysis were performed to determine associations between the prevalence of high positive anti-NT5c1A and demographic (age, sex, race/ethnicity), clinical features (SLICC/ACR classification criteria, SLEDAI-2K and SDI total scores and subscales including myositis from SLEDAI-2K), medications, and other autoantibodies (anti-dsDNA, extractable nuclear antigens, and anti-phospholipid antibodies). <h3>Results</h3> 138 SLE patients were included; 89.1% were female with a mean age of 46.1 years (SD 18.1) and disease duration of 13.7 years (SD 11.6). The prevalence of positive anti-NT5c1A was 15.2% (21/138). Univariable analysis demonstrated that patients who had a positive anti-dsDNA (Odds Ratio (OR) 6.59 [95%CI: 2.21, 19.65]) or anti-nucleosome (OR 8.96 [95%CI: 2.43, 32.99]) were more likely to be positive for anti-NT5c1A. Patients with longer disease duration (OR 0.93 [95%:CI 0.88, 0.98]), proteinuria (24 hour urine protein greater than 500 mg on the SLICC criteria) (OR 0.20 [95%CI: 0.04, 0.88]), acute cutaneous SLE (OR 0.38 [95%CI: 0.15, 0.97] on the SLICC criteria), in particular malar rash (OR 0.25 [95%CI: 0.07, 0.89]) or photosensitivity (OR 0.27 [95%CI: 0.08, 0.84]) were less likely to be anti-NT5c1A positive. Multivariable analysis demonstrated that patients with proteinuria (OR 0.16 [95%CI: 0.03, 0.87]) were less likely to be anti-NT5c1A positive. <h3>Conclusions</h3> Anti-NT5c1A antibodies, a novel biomarker for sIBM, were found in 15.2% of SLE patients in keeping with previous reports. The patients were less likely to have a history of proteinuria and there was no association with myositis (on SLEDAI-2K). Further studies are needed to confirm these findings in larger SLE cohorts. <h3>Funding Source(s):</h3> The Arthritis Society Chair in Rheumatic Diseases at the Cumming School of Medicine, Calgary

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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