Endothelial Activation Markers as Disease Activity and Damage Measures in Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Circulating endothelial cells (CEC), von Willebrand factor (vWF) antigen, P-selectin, and thrombomodulin are released from damaged endothelium, while decreases in circulating endothelial progenitor cells (CEPC) have been associated with poor vascular outcomes. We examined these markers in the peripheral blood of patients with juvenile dermatomyositis (JDM) and their correlations with disease assessments. Methods. Peripheral blood endothelial cells and biomarkers were assessed in 20 patients with JDM and matched healthy controls. CEC and CEPC were measured by flow cytometry, while vWF antigen and activity, factor VIII, P-selectin, and thrombomodulin were measured in plate-based assays. Disease activity and damage, nailfold capillary density, and brachial artery flow dilation were assessed. Serum cytokines/chemokines were measured by Luminex. Results. CEC, vWF antigen, factor VIII, and thrombomodulin, but not vWF activity, CEPC, or P-selectin, were elevated in the peripheral blood of patients with JDM. CEC correlated with pulmonary activity (r s = 0.56). The vWF antigen correlated with Patient’s/Parent’s Global, cutaneous, and extramuscular activity (r s = 0.47–0.54). CEPC negatively correlated with muscle activity and physical function (r s = −0.52 to −0.53). CEPC correlated inversely with endocrine damage. The vWF antigen and activity correlated with interleukin 10 and interferon-gamma inducible protein-10 (r s = 0.64–0.82). Conclusion. Markers of endothelial injury are increased in patients with JDM and correlate with extramuscular activity. CEPC correlate inversely with muscle activity, suggesting a functional disturbance in repair mechanisms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».