Impending radiographic erosive progression over the following year in a cohort of consecutive patients with inflammatory polyarthritis: prediction by serum biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: To evaluate biomarkers as predictors of impending erosion progression. METHODS: Variables were measured at baseline and annually up to 5 years in patients with recent-onset polyarthritis treated to zero swollen joints. Erosive status was defined as ≥5 Units in Sharp/van der Heijde Erosion Score; Rapid Erosive Progression (REP) was defined as an increase ≥5 Units in Erosion Scores between consecutive visits. Generalised estimating equations (GEEs) evaluated the effect on REP of positive anticyclic citrullinated peptides (ACPAs) and/or rheumatoid factor (RF), C-reactive protein ˃8.0 mg/L (High-CRP) and 14-3-3η protein ≥0.50 ng/mL (High-14-3-3η), alone and in combinations. RESULTS: Out of 2155 evaluations in 749 consecutive patients, REP occurred after 186 (8.6%) visits, including 13 (2.2%) in patients recruited since 2010. Only 18/537 (3.4%; 6/411 (1.5%) in non-erosive vs 12/126 (9.5%) in patients already erosive) visits without any positive biomarker were followed by REP; at least one biomarker was positive prior to REP in 168/186 (90.3%) visits. Being positive for all four biomarkers conferred a positive predictive value (PPV) of 30.0% (RR 21.8) in patients non-erosive at the visit versus 35.5% (RR 3.07) in those already erosive. High-14-3-3η increased REP only in visits with High-CRP (eg, RR 2.5 to 3.9 when ACPA also positive) and in patients with non-erosive status (eg, RR from 4.3 to 9.4 when also High-CRP). CONCLUSIONS: Adding High-14-3-3η to positive antibodies and CRP improves prediction of impending REP. Although REP is becoming rarer, signatures of biomarkers might help to adapt treatment strategies in at-risk individuals, even those already erosive.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».