Can Studying Genetically Predisposed Individuals Inform Prevention Strategies for RA?
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is a prevalent autoimmune disorder in which complex genetic predisposition interacts with multiple environmental factors to precipitate chronic and progressive immune-mediated joint inflammation. Currently, in most affected individuals, ongoing suppression of the inflammation is required to prevent irreversible damage and functional loss. The delineation of a protracted preclinical period in which autoimmunity is initially established and then evolves to become pathogenic provides unprecedented opportunities for interventions that have the potential to prevent the onset of this lifelong disease. Clinical trials aimed at assessing the impact of specific prevention strategies require the identification of individuals who are at high risk of future RA development. Currently, these risk factors include a strong family history of RA, and the detection of circulating RA-associated autoantibodies, particularly anti-citrullinated protein antibodies (ACPA). Yet, even in such individuals, there remains considerable uncertainty about the likelihood and the timeframe for future disease development. Thus, individuals who are approached to participate in such clinical trials are left weighing the risks and benefits of the prevention measures, while having large gaps in our current understanding. To address this challenge, we have undertaken longitudinal studies of the family members of Indigenous North American RA patients, this population being known to have a high prevalence of RA, early age of onset, and familial clustering of cases. Our studies have indicated that the concepts of "risk" and "prevention" need to be communicated in a culturally relevant manner, and proposed prevention interventions need to have an appropriate balance of effectiveness, safety, convenience, and cultural acceptability. We have focused our proposed prevention studies on immunomodulatory/anti-inflammatory nutritional supplements that appear to strike such a complex balance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».