Demographic, Clinical, and Immunologic Correlates among a Cohort of 50 Cocaine Users Demonstrating Antineutrophil Cytoplasmic Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cocaine/levamisole-associated autoimmunity syndrome (CLAAS) is a poorly understood form of drug-induced autoimmunity. Our goals were to better characterize the spectrum of clinical and immunologic features of CLAAS, to identify demographic risk factors, and to generate new hypotheses regarding pathogenesis. METHODS: CLAAS subjects were identified between 2001 and 2015 at the University of Washington Medical Center, Harborview Medical Center, and affiliated clinics in Seattle, Washington, USA. Demographic, clinical, and immunologic variables were collected and correlated using contingency and logistic regression analyses. We used similar analyses to compare CLAAS subjects with all individuals exhibiting antineutrophil cytoplasmic antibodies (ANCA+) or cocaine use (Cocaine+) in an associated deidentified clinical data repository. RESULTS: We identified 50 CLAAS subjects. Compared to all Cocaine+ individuals (n = 2740), CLAAS subjects were more likely to be female and less likely to self-identify as black/African American. CLAAS subjects showed several ANCA patterns, including anti-MPO (myeloperoxidase)/anti-PR3 (proteinase 3) dual reactivity, a finding that appears to be specific to CLAAS. Hematologic, renal, and skin abnormalities were most frequently reported, including neutropenia and skin purpura. Finally, we observed strong, independent associations between the cytoplasmic ANCA (C-ANCA) pattern and mortality. CONCLUSION: We identify sex and race as important risk modifiers in the developing CLAAS among cocaine users. The development of C-ANCA was associated with increased mortality. Moreover, we confirm the enriched presence of anti-MPO/anti-PR3 dual reactivity in CLAAS, further supporting the diagnostic utility of this feature.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».