Association of Serum Soluble Transferrin Receptor Concentration With Markers of Inflammation: Analysis of 1001 Patients From a Tertiary Rheumatology Center
Notice bibliographique
Résumé
Objective Soluble transferrin receptor (sTfR) is considered to be a useful biomarker for the diagnosis of iron deficiency, especially in the setting of inflammation, as it is thought to not be affected by inflammation. We analyzed the relationship between sTfR levels and inflammatory markers in patients with known or suspected inflammatory rheumatic disease (IRD). Methods Blood samples of 1001 patients with known or suspected IRD referred to a tertiary rheumatology center were analyzed. Study participants were classified as patients with active IRD and patients with inactive IRD or without IRD. Correlation analyses were used to explore the relationship between sTfR levels and inflammatory markers (ie, C-reactive protein [CRP], erythrocyte sedimentation rate [ESR]). We applied multiple linear regression analysis to evaluate the predictive value of CRP levels for sTfR concentrations after adjustment for potential confounding factors. Results There were positive correlations between inflammatory markers (CRP, ESR) and serum sTfR levels (ρ 0.44, ρ 0.43, respectively; P < 0.001), exceeding the strength of correlation between inflammatory markers and the acute phase reactant ferritin (ρ 0.30, ρ 0.23, respectively; P < 0.001). Patients with active IRD demonstrated higher serum sTfR levels compared to patients with inactive or without IRD (mean 3.99 [SD 1.69] mg/L vs 3.31 [SD 1.57] mg/L; P < 0.001). After adjustment for potential confounding factors, CRP levels are predictive for serum sTfR concentrations ( P < 0.001). Conclusion The study provides evidence against the concept that sTfR is a biomarker not affected by inflammation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».