Serologic phenotypes distinguish systemic lupus erythematosus patients developing interstitial lung disease and/or myositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if serologic phenotypes could be identified in systemic lupus erythematosus patients developing interstitial lung disease (ILD) and/or myositis. METHODS: Adult SLE patients (without myositis/ILD at baseline) had annual assessments and serum sampling between 2000 and 2017. New-onset ILD was identified using the SDI pulmonary fibrosis item. New-onset myositis was identified using the SLICC Damage Index muscle atrophy/weakness item, the SLEDAI-2K item for myositis, and annual creatinine kinase testing. Chart review confirmed ILD/myositis cases and randomly sampled SLE patients from baseline formed our sub-cohort (N = 72). Cases and sub-cohort were compared regarding myositis-related biomarkers at baseline and at a randomly selected follow-up between baseline and end of observation (date of ILD/myositis diagnosis or Dec. 31, 2017). Descriptive analyses and hazards ratios (HRs) were generated for ILD/myositis incidence, focusing on baseline serology and adjusting for sex, race/ethnicity, age at SLE diagnosis, and SLE duration. RESULTS: Fourteen SLE patients developed ILD (N = 9), myositis (N = 3), and/or both (N = 2). Thirteen of those (92.9%) developing ILD/myositis had at least one biomarker at baseline, versus 47 (65.3%) SLE patients who never developed myositis/ILD. The most common biomarkers in myositis/ILD were KL-6, anti-Ro52, and anti-Ku. Baseline biomarkers tended to remain positive in follow-up. In multivariate Cox regressions, SLE patients had higher risk of developing myositis/ILD with elevated baseline KL-6 (adjusted hazard ratio 3.66; 95% confidence interval 1.01, 13.3). When updating biomarkers over time, we also saw correlations between anti-Smith and ILD/myositis. CONCLUSIONS: Baseline myositis-related biomarkers were highly associated with ILD/myositis incidence. This is the first identification of biomarker phenotypes with ILD/myositis risk in SLE.
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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 | 0,001 | 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 ».