MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404121738 · doi:10.17615/gtyz-fb89

Anti-KIF20B autoantibodies are associated with cranial neuropathy in systemic lupus erythematosus

2024· article· en· W4404121738 sur OpenAlexfundno aff
Mary Anne Dooley, Ann E. Clarke, Sasha Bernatsky, Murray B. Urowitz, Ellen M. Ginzler, Juanita Romero‐Díaz, Ronald van Vollenhoven, Guillermo Ruiz‐Irastorza, Ricky Chin, Marvin J. Fritzler, Eugene Krustev, Graciela S. Alarcón, Michelle Petri, Daniel J. Wallace, Ian N Bruce, Søren Jacobsen, David Isenberg, Andreas Jönsen, Paul R. Fortin, Anca Askenase, May Y. Choi, Murat İnanç, Kenneth Kalunian, Dafna D. Gladman, John G. Hanly, Jorge Sánchez‐Guerrero, Diane L. Kamen, Sam Lim, Caroline Gordon, Sang‐Cheol Bae, Susan Manzi, Jill P. Buyon, Anisur Rahman, Meggan Mackay, Christine Peschken, Joan T. Merrill, Katherine A Buhler, Cynthia Aranow, Rosalind Ramsey‐Goldman

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Research Foundation of KoreaNational Research FoundationUniversity College LondonNational Institute for Health and Care ResearchArthritis SocietySandwell and West Birmingham Hospitals NHS TrustCanadian Institutes of Health ResearchLupus Research AllianceWellcome TrustJohns Hopkins UniversityManchester Biomedical Research CentreUniversité Laval
Mots-clésAutoantibodyMedicineDermatologySystemic lupus erythematosusImmunologyAntibodyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cranial neuropathies (CN) are a rare neuropsychiatric SLE (NPSLE) manifestation. Previous studies reported that antibodies to the kinesin family member 20B (KIF20B) (anti-KIF20B) protein were associated with idiopathic ataxia and CN. We assessed anti-KIF20B as a potential biomarker for NPSLE in an international SLE inception cohort. METHODS: Individuals fulfilling the revised 1997 American College of Rheumatology (ACR) SLE classification criteria were enrolled from 31 centres from 1999 to 2011 and followed annually in the Systemic Lupus Erythematosus International Collaborating Clinics inception cohort. Anti-KIF20B testing was performed on baseline (within 15 months of diagnosis or first annual visit) samples using an addressable laser bead immunoassay. Logistic regression (penalised maximum likelihood and adjusting for confounding variables) examined the association between anti-KIF20B and NPSLE manifestations (1999 ACR case definitions), including CN, occurring over the first 5 years of follow-up. RESULTS: Of the 1827 enrolled cohort members, baseline serum and 5 years of follow-up data were available on 795 patients who were included in this study: 29.8% were anti-KIF20B-positive, 88.7% female, and 52.1% White. The frequency of anti-KIF20B positivity differed only for those with CN (n=10) versus without CN (n=785) (70.0% vs 29.3%; OR 5.2, 95% CI 1.4, 18.5). Compared with patients without CN, patients with CN were more likely to fulfil the ACR haematological (90.0% vs 66.1%; difference 23.9%, 95% CI 5.0%, 42.8%) and ANA (100% vs 95.7%; difference 4.3%, 95% CI 2.9%, 5.8%) criteria. In the multivariate analysis adjusting for age at baseline, female, White race and ethnicity, and ACR haematological and ANA criteria, anti-KIF20B positivity remained associated with CN (OR 5.2, 95% CI 1.4, 19.1). CONCLUSION: Anti-KIF20B is a potential biomarker for SLE-related CN. Further studies are needed to examine how autoantibodies against KIF20B, which is variably expressed in a variety of neurological cells, contribute to disease pathogenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUNC LibrariesMême sujetSystemic Lupus Erythematosus ResearchTravaux en français237 207