Diagnostic value of soluble Interleukin-2 receptor in patients suffering neurosarcoidosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurosarcoidosis is an inflammatory granulomatous disease. Up to 25% of occult sarcoidosis affecting the nervous system are only detected by autopsy. In addition, in recent years the suspicion arose that the soluble Interleukin-2 Receptor (sIL-2R) might be useful in differentiating between neurosarcoidosis and neurosarcoidosis-like diseases such as neurotuberculosis, multiple sclerosis, or cerebral lymphoma. Objectives: Therefore, we aimed to systematically review randomized controlled trials (RCT), observational studies, and case-control studies evaluating sIL-2R levels in neurosarcoidosis patients. Design: 2024. Data Sources and Methods: As part of the search strategy conducted, 6 articles met the inclusion criteria. Two independent reviewers extracted the relevant data from each article. In addition, 2 independent reviewers assessed the quality of each study using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Results: We included 6 studies comprising 98 patients suffering from neurosarcoidosis, 525 non-sarcoidosis patients, and 118 healthy controls. Included studies were published between 2010 and 2023. Cerebrospinal fluid (CSF) sIL-2R levels differed significantly between neurosarcoidosis patients and multiple sclerosis, vasculitis, and healthy controls whereas serum sIL-2R levels did not reveal sufficient discriminative power. sIL-2R index was able to discriminate neurosarcoidosis from neurotuberculosis, bacterial/viral meningitis, and healthy controls. Conclusions: In this systematic review, we found indications that sIL-2R may be a useful biomarker for the diagnosis of neurosarcoidosis. To determine an additional diagnostic value of sIL-2R, large prospective studies are needed that not only examine absolute sIL-2R levels in serum or CSF but also the dynamic changes as well as the implications of renal function on sIL-2R levels.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».