Clustering Patients With Gout Based on Comorbidities and Biomarkers: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This single-center clinical study identifies clusters of different phenotypes and pathophysiology subtypes of patients with gout and associated comorbidities. METHODS: Patients clinically diagnosed with gout were enrolled between January 2018 and December 2019. Hierarchical cluster analyses were performed using clinical data or biological markers, inflammatory markers, and oxidative stress pathway metabolites assayed from serum and plasma samples. Subgroup clusters were compared using ANOVA for continuous data and chi-square tests for categorical data. RESULTS: Hierarchical cluster analysis identified 3 clusters. Cluster 1 (C1; n = 24) comprised dyslipidemia, hypertension, and early-onset gout, without tophi. Cluster 2 (C2; n = 25) comprised hypertension, dyslipidemia, nephrolithiasis, and obesity. Cluster 3 (C3; n = 39) comprised multiple comorbidities and tophi. Post hoc comparisons of data obtained from samples of patients in C1, C2, and C3 revealed significant differences in the levels of oxidative stress and inflammation-related markers, including 3-nitrotyrosine, tumor necrosis factor, C-reactive protein, interleukin (IL) 1β, IL-6, platelet-derived growth factor (PDGF)-AA, and PDGF-BB. Reclustering patients based on all markers as well as on the biological markers that significantly differed among the initial clusters identified similar clusters. CONCLUSION: Oxidative stress and inflammatory marker levels may affect the development and clinical manifestations (ie, clinical phenotypes) of gout. Measuring oxidative stress and levels of inflammatory cytokines is a potential adjunctive tool and biomarker for early identification and management of gout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».