Circulating Interleukin 17A and Other Inflammatory Proteins May Predict Cardiovascular Disease in Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the impact of 92 inflammatory proteins on the risk of cardiovascular disease (CVD) in patients with early rheumatoid arthritis (RA). METHODS: This study included consecutive patients with early RA recruited between 1995 and 2002. Stored plasma samples were analyzed for 92 inflammatory proteins. CVD diagnoses were retrieved from national in-patient and cause-of-death registries. Statistical analyses were predesignated as hypothesis-driven or exploratory. For the latter, proteins were selected based on principal component analysis (ie, factor loading > 0.5 within main components). Potential predictors of CVD and coronary artery disease (CAD) were assessed using Cox regression. RESULTS: Data on baseline levels of proteins and CVD were available for 163 patients. As hypothesized, levels of interleukin 17A (IL-17A) were associated with CVD (hazard ratio 1.35, 95% CI 1.02-1.78, adjusted for age, sex, hypertension, diabetes, smoking, and erythrocyte sedimentation rate [ESR]), although not significantly with CAD. Osteoprotegerin (OPG) levels were significantly associated with both outcomes, but only in crude models. No associations were observed for IL-6, tumor necrosis factor, monocyte chemotactic protein-1, or IL-8. In the exploratory analyses, MCP-3 in particular had significant associations with both outcomes in crude models. CONCLUSION: Circulating IL-17A at RA diagnosis predicted future CVD, although we cannot exclude the possibility that this finding is due to multiple testing. The association was independent of traditional CVD risk factors, and of ESR at the time of diagnosis. Further, OPG may be a predictor of CVD. We also identified some novel potential biomarkers for CVD in RA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».