The baseline interferon signature predicts disease severity over the subsequent 5 years in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Type I interferons (IFNs) play an important role in the pathophysiology of systemic lupus erythematosus (SLE). While cross-sectional data suggest an association between IFN-induced gene expression and SLE disease activity, interest in this as a biomarker of flare has been tempered by a lack of fluctuation with disease activity in the majority of patients. This led us to question whether IFN-induced gene expression might instead be a biomarker of overall disease severity, with patients with high levels spending more time in an active disease state. METHODS: Levels of five interferon-responsive genes were measured in the whole peripheral blood at baseline visit for 137 SLE patients subsequently followed for 5 years. Log transformed values were summed to yield a composite IFN5 score, and the correlation with various disease outcomes examined. Receiver operator characteristic analyses were performed for outcomes of interest. Kaplan-Meier curves were generated to compare the proportion of flare-free patients with high and low IFN5 scores over time. RESULTS: The baseline IFN5 score was positively correlated with the adjusted mean SLE disease activity index-2000, number of flares, adjusted mean prednisone dose, and number of new immunosuppressive medications over the subsequent 5 years. Optimal cut-offs for the IFN5 score were determined using Youden's index and predicted more severe outcomes with 57-67% accuracy. A high baseline IFN5 level was associated with a significantly increased risk of subsequent flare. CONCLUSIONS: Measurement of the type I IFN signature is a useful tool for predicting the subsequent disease activity course.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».