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Enregistrement W4390631738 · doi:10.1136/lupus-2023-001038

Circulating neutrophil extracellular trap remnants as a biomarker to predict outcomes in lupus nephritis

2024· article· en· W4390631738 sur OpenAlexaff
Laura Whittall-García, Farnoosh Naderinabi, Dafna D. Gladman, Murray B. Urowitz, Zahi Touma, Ana Konvalinka, Joan Wither

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLupus Foundation of America
Mots-clésNeutrophil extracellular trapsLupus nephritisMedicineCohortNeutrophil elastaseInternal medicineSystemic lupus erythematosusBiomarkerElastaseImmunologyGastroenterologyHMGB1InflammationBiologyEnzymeDiseaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine if the serum levels of neutrophil extracellular trap (NET) remnants (Elastase-DNA and HMGB1-DNA complexes) at the time of a lupus nephritis (LN) flare predict renal outcomes in the following 24 months. METHODS: This was a retrospective study performed in prospectively followed cohorts. The study included two cohorts: an exploratory cohort to assess the association between NET remnant levels and the presence of active LN, and a separate LN cohort to determine the utility of NET remnants to predict renal outcomes over the subsequent 24 months. RESULTS: Ninety-two individuals were included in the exploratory cohort (49 active systemic lupus erythematosus (SLE), 23 inactive SLE and 20 healthy controls (HC)). NET remnants were significantly higher in patients with SLE patients compared with HC (p<0.0001 for both complexes) and those with active LN (36%) had significantly higher levels of NET remnants compared with active SLE without LN (Elastase-DNA: p=0.03; HMGB1-DNA: p=0.02). The LN cohort included 109 active LN patients. Patients with proliferative LN had significantly higher levels of NET remnants than non-proliferative LN (Elastase-DNA: p<0.0001; HMGB1-DNA: p=0.0003). Patients with higher baseline levels of NET remnants had higher odds of not achieving complete remission (Elastase-DNA: OR 2.34, p=0.007; HMGB1-DNA: OR 2.61, p=0.009) and of progressing to severe renal impairment (Elastase-DNA: OR 2.84, p=0.006; HMGB1-DNA: OR 2.04, p=0.02) at 24 months after the flare. CONCLUSIONS: Elastase-DNA and HMGB1-DNA complexes predict renal outcomes, suggesting they could be used to identify patients requiring more aggressive therapy at flare onset.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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