Geo-epidemiology of autoantibodies in rheumatoid arthritis: comparison between four ethnically diverse populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) occurs across the globe in different ethnic populations. Most RA patients harbor anti-modified protein antibodies (AMPA); however, it is unclear whether differences exist in autoantibody responses at different geographic locations and between different ethnic groups, which could provide new clues regarding factors underlying autoantibody development. We therefore investigated AMPA prevalence and association with HLA DRB1 alleles and smoking in four ethnically diverse populations on four different continents. METHODS: Anti-carbamylated (anti-CarP), anti-malondialdehyde acetaldehyde (anti-MAA), and anti-acetylated protein antibodies (anti-AcVim) IgG were determined in anti-citrullinated protein antibody-positive Dutch (NL, n = 103), Japanese (JP, n = 174), First Nations Peoples in Canada (FN, n = 100), and black South African (SA, n = 67) RA patients. Ethnicity-matched local healthy controls were used to calculate cut-offs. Risk factors associated with AMPA seropositivity in each cohort were identified using logistic regression. RESULTS: Median AMPA levels were higher in First Nations Peoples in Canada and especially South African patients, as reflected by percentage seropositivity: NL, JP, FN, and SA: anti-CarP: 47%, 43%, 58%, and 76% (p < 0.001); anti-MAA: 29%, 22%, 29%, and 53% (p < 0.001); and anti-AcVim: 20%, 17%, 38%, and 28% (p < 0.001). Total IgG levels also differed markedly, and when autoantibody levels were normalized to total IgG, differences between cohorts became less pronounced. Although there were some associations with AMPA and HLA risk alleles and smoking, none was consistent across all four cohorts. CONCLUSIONS: AMPA against various post-translational modifications could consistently be detected on different continents across ethnically diverse RA populations. Differences in AMPA levels corresponded to differences in total serum IgG levels. This suggests that, despite differences in risk factors, a common pathway may be involved in AMPA development across geographic locations and ethnicities.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».