IgG4 as a potential biomarker of acute exacerbations in ILD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute exacerbations (AE) of ILD are associated with a detrimental outcome. Data suggest an association of AE-ILD with a stimulation of the immune system. We therefore assessed a potential role of IgG4 as a predictive biomarker for AE-ILD. Methods: The database of our tertiary referral center for ILD was reviewed for IPF and chronic hypersensitivity pneumonitis (cHP) patients (pts) with available data on IgG4. Clinical, and radiological data were retrospectively analyzed. Through ROC analysis a threshold value of IgG4=1.25 g/L was used as the best cut-off point to graph Kaplan-Meier curves for time to first AE. Results: 170 IPF and 172 cHP pts were identified with a mean age of 71.7 years and 66.7 years; FVC 77.4% and 71.1%; DLCO 44.3% and 46.6%. Mean IgG4 values were: 1.00 and 0.95 g/L, and 25.8% of IPF and 18.5% of cHP demonstrated IgG4≥1.25 g/L. Median time to first AE was 366 days in IPF (20.1% of pts, annual incidence 6.7%) and 303 days in cHP(15% of pts,8.6% annual incidence). IPF pts with IgG4≥1.25 g/L had a significant shorter time to first AE (p=0.002), which was similar in cHP patients by trend (p=0.058)(figure). Conclusions: IgG4 may serve as a predictive biomarker for the risk of AE in IPF and cHP. We also suppose that the analysis of biopsy material for lymphoplasmacytic infiltrates may be useful to differentiate pts at major risk of AE. Prospective studies are needed to confirm these results in large cohorts.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».