Different Immunologic Profiles Are Associated With Distinct Clinical Phenotypes in Longitudinally Observed Patients With Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Objective The aim of this study was to determine the immunologic profile associated with disease flares in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and to investigate the clinical significance of any differences observed between patients during and following a flare. Methods Multiparameter flow cytometry was used to examine 47 immune populations within the peripheral blood of 16 healthy controls, 25 patients with clinically quiescent SLE, and 46 patients with SLE experiencing a flare at baseline and at 6‐ and 12‐month follow‐up visits. Unsupervised clustering was used to identify patients with similar immune profiles and to track changes over time. Parametric or nonparametric statistics were used when appropriate to assess the association of cellular phenotypes with clinical and laboratory parameters. Results Five clusters of patients were identified that variably contained patients with active and quiescent SLE, and that had distinct clinical phenotypes. Patients characterized by increased T peripheral helper, activated B, and age‐associated B cells were the most likely to be flaring at baseline, as well as the most likely to remain active or flare over the subsequent year if they acquired or retained this phenotype at follow‐up. In contrast, patients who had increased T helper (T h ) cells in the absence of B cell changes, or who had increased T h 1 cells and innate immune populations, mostly developed quiescent SLE on follow‐up. A significant proportion of patients with SLE had depletion of many immune populations at flare and only showed increases in these populations post‐flare. Conclusion Cellular phenotyping of patients with SLE reveals several distinct immunologic profiles that may help to stratify patients with regard to prognosis and treatment. image
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».