Autoantibodies in SLE: prediction and the <i>p</i> value matrix
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies (AA) and antinuclear antibodies (ANA) serve as key diagnostic and classification criteria for systemic lupus erythematosus (SLE). More than 200 different AA have been reported in SLE, although only a handful (<20) are considered "mainstream" because they are widely and routinely used in diagnostic, research and clinical medicine. Although the vast majority of AA have been relegated to the diminished status of "orphan" AA, some serve as predictors of SLE because they first appear in very early or subclinical SLE. Some AA are pathogenic, whereas others are thought to protect against or ameliorate disease progression and, hence, taken together can be used as predictive biomarkers of prognosis. Although studies have shown that specific AA are detected in the preclinical phase of SLE and are biomarkers of increased risk of developing the disease, AA are currently not widely used to predict very early SLE in individuals who have low pretest probability of disease. With the advent of multianalyte arrays with analytic algorithms, emerging evidence indicates that when certain combinations of biomarkers, such as the interferon signature and stem cell factor accompany AA and ANA, the predictive power for SLE is markedly increased.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».