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Enregistrement W4308957814 · doi:10.1002/acr2.11510

Anti–<scp>Valosin‐Containing</scp> Protein (<scp>VCP</scp>/p97) Autoantibodies in Inclusion Body Myositis and Other Inflammatory Myopathies

2022· article· en· W4308957814 sur OpenAlexaff
Adam Amlani, May Y. Choi, Katherine A Buhler, Marie Hudson, Mark A. Tarnopolsky, Lauren Brady, Heinrike Schmeling, Mark G. Swain, Cory Stingl, Ann M. Reed, Marvin J. Fritzler

Notice bibliographique

RevueACR Open Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcGill UniversityJewish General HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion body myositisMedicinePolymyositisAutoantibodyMyositisAntibodyDermatomyositisGlycogen storage disease type IIJuvenile dermatomyositisPathologyImmunologyInternal medicineDiseaseEnzyme replacement therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The rationale for this study was based on reports that valosin-containing protein (VCP) mutations are found in hereditary inclusion body myositis (IBM) and VCP was detected in rimmed vacuoles of sporadic IBM (sIBM) muscle biopsies. Autoantibodies to VCP have not been reported in sIBM or other inflammatory myopathies (IIMs). The aim of this study was to determine the frequency and clinical significance of anti-VCP antibodies in sIBM and other IIMs. METHODS: Sera were collected from 73 patients with sIBM and 383 comparators or controls, including patients with IIM (n = 69), those with juvenile dermatomyositis (JDM) (n = 67), those with juvenile idiopathic arthritis (JIA) (n = 47), those with primary biliary cholangitis (PBC) (n = 105), controls that were age matched to patients with sIBM (similarly aged controls [SACs]) (n = 63), and healthy controls (HCs) (n = 32). Immunoglobulin G antibodies to VCP were detected by addressable laser bead immunoassay using a full-length recombinant human protein. RESULTS: Among patients with sIBM, 26.0% (19/73) were positive for anti-VCP. The frequency in disease controls was 15.0% (48/320). Among SACs, the frequency was 1.6% (1/63), and in HCs 0% (0/32). Frequencies were 17.5% (11/63) for IIM, 25.7% (27/105) for PBC, 3.0% (2/67) for JDM, and 17.0% (8/47) for JIA. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of anti-VCP for sIBM were 26.0%, 87.2%, 28.4%, and 85.9%, respectively. Of patients with sIBM, 15.1% (11/73) were positive for both anti-VCP and anti-cytosolic 5'-nucleotidase 1A (NT5c1A). Eleven percent of patients (8/73) were positive for anti-VCP, but negative for anti-NT5c1A. CONCLUSION: Anti-VCP has low sensitivity and moderate specificity for sIBM but may help fill the seronegative gap in sIBM. Further studies are needed to determine whether anti-VCP is a biomarker for a clinical phenotype that may have clinical value.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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