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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».