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Enregistrement W3127315015 · doi:10.1002/art.41675

Expansion of Alternative Autoantibodies Does Not Follow the Evolution of Anti–Citrullinated Protein Antibodies in Preclinical Rheumatoid Arthritis: An Analysis in At‐Risk First Degree Relatives

2021· article· en· W3127315015 sur OpenAlexafffund
Vidyanand Anaparti, Irene Smolik, Xiaobo Meng, Liam J. O’Neil, Mackenzie A. Jantz, Marvin J. Fritzler, Hani El‐Gabalawy

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisArthritis Society
Mots-clésAutoantibodyRheumatoid arthritisMedicineRheumatoid factorImmunologyFirst-degree relativesCohortAntibodyCitrullinationRheumatologyInternal medicineAutoimmunityAnti-nuclear antibodyArthritisAutoimmune diseaseBiologyFamily history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Co-occurrence of autoantibodies specific for ≥1 autoimmune disease is widely prevalent in rheumatoid arthritis (RA) patients. To understand the prevalence of polyautoimmunity in preclinical RA, we performed a comprehensive autoantibody assessment in a First Nations cohort of at-risk first-degree relatives (FDR) of RA patients, a subset of whom subsequently developed RA (progressors). METHODS: Venous blood was collected from all study participants (n = 50 RA patients and 64 FDR) at scheduled visits, and serum was stored at -20°C. High-sensitivity C-reactive protein level, anti-citrullinated protein antibody (ACPA) status, and autoantibody status were determined using commercially available enzyme-linked immunosorbent assay kits. Rheumatoid factor (RF) was detected by nephelometry. Antinuclear autoantibodies (ANA) were identified using Hep-2 indirect immunofluorescence assay (IFA) and classified according to international consensus nomenclature as various anti-cell (AC) patterns. RESULTS: Of our study cohort, 78.9% had positive ANA reactivity (≥1:80), which was either a homogenous, fine-speckled (AC-1 and AC-4) or mixed IFA pattern. Importantly, the AC-4 and mixed ANA patterns were also observed in progressors at the time of disease onset. While all of the RA patients showed a high prevalence of arthritis-associated autoantibodies, they also had a high prevalence of extractable nuclear antigen-positive autoantibodies to other autoantigens. In FDR, we did not observe any increase in serum autoreactivity to nonarthritis autoantigens, either cross-sectionally or in samples collected longitudinally from progressors prior to RA onset. CONCLUSION: While alternative autoimmunity and ANA positivity are widely prevalent in First Nations populations, including asymptomatic, seronegative FDR, expansion of alternative autoimmunity does not occur in parallel with ACPA expansion in FDR and is restricted to patients with established RA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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