Hypocomplementemia in systemic sclerosis--clinical and serological correlations.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although complement fixation is not commonly thought to be part of the pathogenesis of systemic sclerosis (SSc), hypocomplementemia has been associated with SSc. We hypothesized that hypocomplementemia in SSc might indicate the presence of overlap disease. We investigated if SSc patients with hypocomplementemia had more features of overlap disease than those with normal complement levels. METHODS: Study subjects consisted of those enrolled in the Canadian Scleroderma Research Group Registry. Patients were divided into 2 groups: those with normal complement levels (normal C3 and C4) and those with hypocomplementemia (low C3 or C4). Evidence of overlap disease was defined as physician reports of other specific rheumatic conditions. Autoantibodies were assayed. Differences in rates of concomitant diseases and in antibody profiles were compared between groups. RESULTS: Our study included 321 patients (88% women, mean age 56 +/- 13 yrs, mean disease duration 11 +/- 9 yrs). Of these, 276 (86%) had normal complements and 45 (14%) had hypocomplementemia. Patients with hypocomplementemia were significantly more likely to have physician-reported inflammatory myositis (27% vs 12%; p < 0.008) and vasculitis (11% vs 2%; p < 0.011) than those with normal complement. There was also a trend toward more antichromatin antibodies (18% vs 9%; p = 0.051) in patients with hypocomplementemia compared to normals. CONCLUSION: Hypocomplementemia may identify a particular subgroup of SSc patients who have overlap disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».