Fatigue severity in anti-nuclear antibody-positive individuals does not correlate with pro-inflammatory cytokine levels or predict imminent progression to symptomatic disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fatigue is a common symptom of systemic autoimmune rheumatic disease (SARD). Patients with SARD have a protracted pre-clinical phase during which progressive immunologic derangements occur culminating in disease. In this study, we sought to determine when fatigue develops and whether its presence correlates with inflammatory factors or predicts disease progression. Methods Anti-nuclear antibody (ANA)-negative healthy controls (HCs) and ANA-positive participants with no criteria, at least one clinical criteria (undifferentiated connective tissue disease, UCTD), or meeting SARD classification criteria were recruited. Fatigue was assessed using a modified version of the FACIT-F questionnaire and the presence of fibromyalgia determined using a questionnaire based on the modified 2010 ACR criteria. Peripheral blood expression of five IFN-induced genes was quantified by NanoString and the levels of IL-1β, IL-6, or TNF-α by ELISA. Results Fatigue was as prevalent and severe in individuals lacking SARD criteria as it was in UCTD and SARD. Overall, ~ 1/3 of ANA+ subjects met fibromyalgia criteria, with no differences between sub-groups. Although fatigue was more severe in these individuals, those lacking fibromyalgia remained significantly more fatigued than ANA− HC. However, even in these subjects, fatigue correlated with the widespread pain index and symptom severity scores on the fibromyalgia questionnaire. Fatigue was not associated with elevated cytokine levels in any of the ANA+ sub-groups and did not predict imminent disease progression. Conclusions Fatigue is common in ANA+ individuals lacking sufficient criteria for a SARD diagnosis, correlates with fibromyalgia-related symptoms, and is not associated with inflammation or predictive of disease progression.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».