Neopterin serum level does not reflect the disease activity in rheumatoid arthritis: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease caused by established chronic inflammation. Neopterin levels have extensively been considered as a marker of immune activation during inflammation. In this study, we performed a systematic evaluation and meta‐analysis to elucidate the overall relationship between neopterin concentration and RA disease activity. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analysis guidelines, a systematic review was conducted using PubMed, Google Scholar, Web of Science, and Scopus from 2000 to August 2020. The Newcastle–Ottawa scale was used to assess the quality of eligible studies. The effect size (ES) and corresponding 95% confidence intervals (CIs) were calculated to evaluate this association. A total of 15 studies out of 98 met our inclusion criteria. The pooled analysis found that patients with RA had high level of neopterin; however, no statistically significant association was found between neopterin levels with high, intermediate, and low diseases activity score (DAS)‐28 (ES =11.18, 95% CI: 6.02 to 16.34, and I2 = 91.8%; and ES = 8.57, 95% CI: 6.41 to 10.37, and I2 = 99.5%; and ES =12.45, 95% CI: −1.68 to 26.58, and I2 = 99.0%, respectively). Our results indicated that the neopterin concentration does not seem to have any substantial impact on the RA disease activity.
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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 | 0,027 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».