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Enregistrement W4313533942 · doi:10.1136/lupus-2022-lupus21century.2

102 M-Phase Phosphoprotein 1 (MPP-1) Autoantibodies as a Potential Biomarker for Cranial Neuropathies in an International SLE Inception Cohort

2022· article· en· W4313533942 sur OpenAlexaff
Eugene Krustev, John G. Hanly, Ricky Chin, Katherine A Buhler, Francesca S. Cardwell, Murray B. Urowitz, Caroline Gordon, Sang‐Cheol Bae, Juanita Romero‐Díaz, Jorge Sánchez‐Guerrero, Sasha Bernatsky, Daniel J. Wallace, David Isenberg, Anisur Rahman, Joan T. Merrill, Paul R. Fortin, Dafna D. Gladman, Ian N Bruce, Michelle Petri, Ellen M. Ginzler, Mary Anne Dooley, Rosalind Ramsey‐Goldman, Susan Manzi, Andreas Jönsen, Graciela S. Alarcón, Ronald van Vollenhoven, Cynthia Aranow, Meggan Mackay, Guillermo Ruiz‐Irastorza, Sam Lim, Murat İnanç, Kenneth Kalunian, Søren Jacobsen, Christine Peschken, Diane L. Kamen, Anca Askanase, Jill P. Buyon, Marvin J. Fritzler, Ann E. Clarke, May Y. Choi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of ManitobaToronto Western HospitalUniversity Health NetworkDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill University Health CentreUniversity of WaterlooUniversité LavalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMedicineBiomarkerInternal medicineLogistic regressionAutoantibodyUnivariate analysisGastroenterologyOncologyAntibodyImmunologyMultivariate analysisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives We previously reported in a single centre prevalent SLE cohort that antibodies against the cytokinesis-associated protein M-Phase Phosphoprotein 1 (anti-MPP-1) were associated with SLE-related cranial neuropathy (CN), a rare manifestation of neuropsychiatric SLE (NPSLE). The purpose of this study was to assess whether anti-MPP-1 is a biomarker for CN or other NPSLE manifestations using an international SLE inception cohort. Methods SLE patients fulfilling the updated 1997 ACR classification criteria for SLE were included. Anti-MPP-1 antibody testing was performed on baseline samples (within 15 months of diagnosis) or first annual assessment using an addressable laser bead immunoassay (ALBIA) with purified recombinant human protein with results expressed as median florescence units (MFU). Based on healthy controls, a dilution of ≥1:500 MFU was considered positive. NPSLE manifestations occurring over the first 5 years of follow up were documented annually based on ACR case definitions using published NPSLE attribution rules1). The frequency of anti-MPP- 1 positivity between patients with versus without each of the 19 NPSLE manifestations was compared using univariate logistic regression. For any NPSLE manifestations where anti-MPP-1 positivity differed between patients with versus without the manifestation, baseline demographic and clinical characteristics were compared using t-tests and two-sample tests of proportions. For NPSLE manifestations associated with anti-MPP-1 positivity in the univariate analysis, multivariable logistic regression analysis using penalized maximum likelihood estimates was then performed to assess the relationship between anti-MPP-1 and the NPSLE manifestation, adjusting for age at anti-MPP-1 testing, female, White race/ethnicity, and significantly different baseline clinical characteristics. Results Seven hundred and ninety-five SLE patients were assessed; 29.8% were anti-MPP-1 positive, 88.7% female, and 52.1% White. The frequency of anti-MPP-1 positivity differed only for those with versus without CN (70.0% vs. 29.3%; odds ratio [OR] 5.16, 95%CI 1.44, 18.54) (table 1). Compared to patients without CN (n=785), patients with CN (n=10) were more likely to fulfill the ACR hematologic (difference: 23.9%, 95%CI 5.0%, 42.8%) and antinuclear antibody criteria (difference: 4.3%, 95%CI 2.9%, 5.8%) (table 2). In the multivariate analysis, anti-MPP-1 remained associated with CN (OR 5.24, 95%CI 1.44, 19.09) after adjusting for age at anti-MPP-1 testing, female, White race/ethnicity, hematologic disorder, and antinuclear antibody (table 3). Conclusion Anti-MPP-1 is a potential biomarker for CN. Although anti-MPP-1 is differentially expressed in a variety of neurological cells and tissues, the link to a pathogenic role requires further study. References Hanly, J. G., Urowitz, M. B., Gordon, C., et al. Ann Rheum Dis. 2020; 79(3): 356–362. Ainiala H , Hietaharju A , Loukkola J , et al . Arthritis Rheum 2001 ;45: 419–23.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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