MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2943241469 · doi:10.1177/0961203319845487

Soluble TNF-R1, VEGF and other cytokines as markers of disease activity in systemic lupus erythematosus and lupus nephritis

2019· article· en· W2943241469 sur OpenAlexaff
Zoe Adhya, Mohammad El Anbari, Siddiq Anwar, Alex Mortimer, Nico Marr, Mohammed Yousuf Karim

Notice bibliographique

RevueLupus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLupus nephritisSystemic lupus erythematosusInternal medicineImmunologyAnti-dsDNA antibodiesMonocyteVascular endothelial growth factorCytokineAutoantibodyLupus erythematosusProteinuriaAntibodyDiseaseKidneyVEGF receptors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current non-invasive methods of assessing disease activity in systemic lupus erythematosus (SLE) are of limited sensitivity and specificity. Testing includes acute phase markers, autoantibodies and complement levels. Although measurements of dsDNA antibodies and complement C3/C4 levels are routine, they remain of limited value. Improved blood and urine markers may help in early detection of flare, distinction between flare and chronic damage, and monitoring response to therapy. METHODS: A total of 87 patients with SLE were tested for the following cytokines in serum and urine: monocyte chemoattractant protein 1 (MCP-1), regulated upon activation, normal T cell expressed and secreted (RANTES), soluble tumour necrosis factor receptor 1 (sTNF-R1), interferon-inducible protein 10 (IP-10), monocyte inhibitory protein 1α (MIP-1α) and vascular endothelial growth factor (VEGF). Patients attending the Lupus Unit at St Thomas' Hospital, London, UK were divided into active lupus nephritis (LN), inactive LN and non-renal SLE groups based on their renal pathology and SLE disease activity index (SLEDAI). Cytokine testing was performed using the FIDIS multiplex bead assay. RESULTS: The mean level of serum sTNF-R1 was higher in the active LN group compared with both inactive LN and non-renal SLE groups ( p < 0.001). For urine measurements there were significant differences between active LN and non-renal SLE for VEGF ( p = 0.016), after statistical correction for multiple testing. Both urinary and serum sTNF-R1 and IP-10 levels correlated with SLEDAI scores ( p < 0.001), while serum VEGF correlated weakly with SLEDAI ( p = 0.025). The optimum combination for differentiating active from inactive LN patients was serum VEGF, sTNF-R1, MCP-1 and glomerular filtration rate plus urinary sTNF-R1 and protein-creatinine ratio. CONCLUSION: These results indicate that for active LN, sTNF-R1 could be a useful serum cytokine marker, with potential for VEGF in the urine. This study has confirmed the ability of the multiplex bead technique to detect cytokines in a good analytical range, including very low and high levels, in both serum and urine. Combining serum and urine markers provided additional sensitivity in distinguishing active from inactive LN.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLupusMême sujetSystemic Lupus Erythematosus ResearchTravaux en français237 207