Ultrasound-guided lymph node biopsy sampling to study the immunopathogenesis of rheumatoid arthritis: a well-tolerated valuable research tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Analyses of lymphoid organs are required to further elucidate the pathogenesis of inflammatory diseases like rheumatoid arthritis (RA). Yet, invasive tissue collection methods are scarcely applied, because they are often considered burdensome, although patients do not always consider invasive methods as a high burden. We aimed to investigate the perspectives of study participants undergoing ultrasound-guided inguinal lymph node (LN) needle biopsy sampling and determine the molecular and cellular quantity and quality of LN biopsies. METHODS: Together with patient research partners, questionnaires were developed to evaluate the motives, expectations, and experiences of participants undergoing a LN biopsy. Healthy controls and RA(-risk) patients were asked to complete these questionnaires before and after the procedure. RNA and lymphocyte yields from obtained LN biopsies were also calculated. RESULTS: We included 50 individuals, of which 43 (86%) reported their pre- and post-procedure experiences. The median reported pain on a 5-point Likert scale (1 not to 5 very painful) was 1. Interestingly, almost all (n = 32; 74%) study participants would undergo a second procedure and more than half (n = 23; 54%) would encourage others to take part in the LN biopsy study. Motives for current and future participation were mostly altruistic. Inguinal hematoma occurred frequently, but no other significant or unexpected complications ensued. The LN biopsies yielded sufficient and high-quality RNA and lymphocyte numbers. CONCLUSIONS: Ultrasound-guided inguinal LN biopsy sampling is well-tolerated, safe, and provides sufficient material for further molecular and cellular analyses. Our participants' positive experiences endorse the application of this research tool to further elucidate the pathogenesis of RA and other inflammatory diseases.
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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 | 0,023 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».