Human leucocyte antigens and Japanese patients with polymyalgia rheumatica: the protective effect of <i>DRB1*09:01</i>
Notice bibliographique
Résumé
Objective The hallmarks of the chronic inflammatory disease polymyalgia rheumatica (PMR) include pain, and morning stiffness in areas of the neck, shoulder and pelvic girdle. The human leucocyte antigen (HLA) gene was reported to be an important risk factor for PMR, but it has not been analysed precisely, especially in populations other than Europeans. Methods Genotyping of DRB1 and DQB1 was performed in Japanese PMR patients (n=270) and controls (n=413). Associations between allele carrier and genotype frequencies were determined for PMR. Results DRB1*04:05 was associated with a predisposition to PMR (p=0.0006, Pc=0.0193, OR 1.85, 95% CI 1.31 to 2.62). DRB1*09:01 was associated with protection against PMR (p=1.46×10−5, Pc=0.0004, OR 0.40, 95% CI 0.26 to 0.61). A shared epitope (SE) associated with PMR (p=3.07×10−6, OR 2.11, 95% CI 1.54 to 2.88). DQB1*03:03 (p=0.0010, Pc=0.0140, OR 0.52, 95% CI 0.35 to 0.77) was associated with protection against PMR and DQB1*04:01 (p=0.0009, Pc=0.0140, OR 1.82, 95% CI 1.28 to 2.58) was associated with predisposition to PMR. A gene dosage effect was observed for DRB1*09:01 and DQB1*03:03, but not for DRB1*04:05, SE or DQB1*04:01. Haplotype and logistic regression analyses suggested a protective effect for DRB1*09:01. Conclusion This study is the first to demonstrate predisposing associations of DRB1*04:05, SE, and DQB1*04:01, and protective associations of DRB1*09:01 and DQB1*03:03 with PMR in Japanese patients. Our data indicate HLA has predisposing and protective effects on the pathogenesis of PMR.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».