The Impact of Rheumatoid Arthritis on First Nations and How We Can Work With Communities to Prevent It
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is prevalent in many Indigenous North American First Nations (FN) and tends to be seropositive, familial, and disabling, as well as associated with highly unfavorable outcomes such as early mortality. The risk of developing RA is based on a perfect storm of gene-environment interactions underpinning this risk. The gene-environment interactions include a high frequency of shared epitope encoding HLA alleles, particularlyHLA-DRB1*1402, in the background population, and prevalent predisposing environmental factors such as smoking and periodontal disease. Together, these provide a compelling rationale for an RA prevention agenda in FN communities. Our research team has worked in partnership with several FN communities to prospectively follow the first-degree relatives of FN patients with RA, with the aim of better understanding the preclinical stages of RA in this population. We have focused on specific features of the anticitrullinated protein antibodies (ACPA) and other proteomic biomarkers as predictors of future development of RA. These studies have now led us to consider interventions having a favorable risk-benefit ratio if applied at a stage prior to a hypothetical "point of no return," when the autoimmunity potentially becomes irreversible. Based on a supportive mouse model and available human studies of curcumin, omega-3, and vitamin D supplements, we are undertaking studies where we screen communities using dried blood spot technology adapted for the detection of ACPA, and then enrolling ACPA-positive individuals in studies that use a combination of these supplements. These studies are guided by shared decision-making principles.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».