ANTI-C1Q ANTIBODIES AS INDICATORS OF DISEASE ACTIVITY, RENAL INVOLVEMENT, AND NON-SCARRING ALOPECIA IN PATIENTS WITH SLE
Notice bibliographique
Résumé
PV204 / #461 Poster Topic: AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes Background/Purpose Anti-C1q antibodies are found in various autoimmune diseases and are believed to be associated with lupus nephritis (LN) in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). Animal models have shown that anti-C1q antibodies lead to renal inflammation and damage. However, in addition to the association with LN, whether anti-C1q antibodies were linked to other SLE-related complications remains unknown. Methods This retrospective study analyzed 883 SLE patients at a medical center in Taiwan from 2017 to 2020 who met the American College of Rheumatology (ACR) 1990 or SLICC 2012 classification criteria. C1q CIC levels were measured within 1 month before or after diagnosis. Correlations of C1q CIC with other clinical manifestations were explored. Results We found that C1q CIC-positive patients were younger, with an average age of 38.8. Clinically, SLE patients presenting with non-scarring alopecia, renal disorder, and leukopenia had a significantly higher prevalence of C1q CIC positivity ( p < 0.05) (Table 1). Laboratory findings showed that C1q CIC-positive patients had elevated ESR, low complement levels, the presence of anti-dsDNA antibodies, and higher SLEDAI scores, suggesting that C1q antibodies are associated with active disease. Additionally, these patients had elevated UPCR and eGFR levels, indicating concurrent renal involvement. Table 1. Demographic data of participants Conclusions Our result suggests that C1q may be a biomarker for LN. The association of C1q with non-scarring alopecia warrants further investigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».