Profiling disease burden and Borrelia seroprevalence in Canadians with complex and chronic illness
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease, caused by vector-borne Borrelia bacteria, can present with diverse multi-system symptoms that resemble other conditions. The objective of this study was to evaluate disease presentations and Borrelia seroreactivity in individuals experiencing a spectrum of chronic and complex illnesses. We recruited 157 participants from Eastern Canada who reported one or more diagnoses of Lyme disease, neurological, rheumatic, autoimmune, inflammatory, gastrointestinal, or cardiovascular illnesses, or were asymptomatic and presumed healthy. Intake categories were used to classify participants based on their perceived proximity to Lyme disease, distinguishing between those with a disclosed history of Borrelia infection, those with lookalike conditions (e.g. fibromyalgia syndrome), and those with unrelated ailments (e.g. intestinal polyps). Participants completed three questionnaires, the SF-36 v1, SIQR, and HMQ, to capture symptoms and functional burden, and provided blood serum for analysis at an accredited diagnostic lab. Two-tiered IgG and IgM serological assessments (whole cell ELISA and Western blot) were performed in a blinded fashion on all samples. The pattern of symptoms and functional burden were similarly profound in the presumptive Lyme and Lyme-like disease categories. Borrelia seroprevalence across the study cohort was 10% for each of IgG and IgM, and occurred within and beyond the Lyme disease intake category. Western blot positivity in the absence of reactive ELISA was also substantial. Fibromyalgia was the most common individual diagnostic tag disclosed by two-tier IgG-positive participants who did not report a history of Lyme disease. Within the IgG seropositive cohort, the presence of antibodies against the 31 kDa Outer Surface Protein A (OspA) was associated with significantly better health outcomes. Previously, this marker has been linked to treatment-refractory Lyme arthritis. Overall, our findings support prior observations of phenotypic overlap between Lyme and other diseases. Seropositivity associated with non-specific symptoms and functional impairment warrants further mechanistic investigation and therapeutic optimization.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».