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Enregistrement W4410513126 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv069

INCREASE OF IL10 AND INFA2 ARE ASSOCIATED TO CLINICAL ACTIVITY IN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOUS PATIENTS

2025· article· en· W4410513126 sur OpenAlexvenueno aff
E. Grau García, Ernesto Tovar Sugrañes, J. Ivorra Cortés, Marta Navarro, Pablo Francisco Muñoz Martínez, Laura Mas Sanchez, Daniel Ramos Castro, Alba Maria Torrat Noves, Iago Alcántara Álvarez, Belén Villanueva Mañes, María Vinaixa, Abdías Hurtado

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic lupusSystemic diseaseSystemic lupus erythematosusDermatologyInterleukin 10Internal medicineImmunopathologyCytokineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV069 / #444 Poster Topic: AS08 - Cytokines and Cell Trafficking Background/Purpose Systemic lupus erythematous (SLE) is an autoimmune disease characterized by deregulation of cytokine production. Interferon (IFN) is a proinflammatory cytokine considered as a key molecule in the SLE etiopathogenesis, being responsible of the differentiation of dendritic cells from monocytes, and indirectly of IL10 upregulation. Moreover, B lymphocyte stimulator factor (BLyS) is an important factor in the SLE pathology; elevated serum levels of soluble BlyS are at increased risk of flare. We aimed to analyze the association between inflammatory cytokine levels (BLyS, IFNa2, IFNb, IFNg and IL10) and SLE clinical activity in SLE patients. Methods A longitudinal, observational prospective study with evaluations at baseline and follow-up visits every 3 months (for 1 year) in SLE patients (SLICC 2012 criteria) was performed. In all cases complete laboratory test, clinical evaluation and SLEDAI score was carried out. We analyzed inflammatory cytokines serum levels by colorimetric methods. Results 45 SLE patients (86.7% female) participated in the study, with a mean age at diagnosis of 32.8 (16.2) years and a mean time of disease evolution of 17.9 (11.4) years. The 28.9% of patients showed SLEDAI>6 at the basal visit. 30 patients were under glucocorticoid treatment, 30 under antimalarials and 11 patients initiate belimumab treatment at the basal visit. SLEDAI and inflammatory cytokine levels during follow-up is shown in the Table. Statistical analysis showed significant association between high SLEDAI score and increased IL-10 (P=0.014) and IFNa2 levels (0.009), as well as a tendency with IFN-beta (P=0.057), independently of the time of follow-up. High anti-dsDNA levels were significantly associated to elevated IFN-beta (P=0.005) and IFN-gamma (P=0.038), and low levels of C3 with an IL-10 increment (P=0.006). No influence of age at diagnosis, time of evolution, vitamin D levels, corticoids and tobacco use in cytokine levels was observed. At basal visit, patients under antimalarials treatment exhibit low levels of IL-10 (P=0.007) and IFNb (P=0.024); IL-10 behavior is maintained during follow-up (P=0.012) and there is a tendency for IFNb (P=0.07). Patients under belimumab treatment show high levels of BLyS (P<0.001) and a tendency of a decrease of IL10 levels during follow-up (P=0.06). Table. Conclusions High levels of IL-10, IFN-alpha2, IFN-beta and IFN-gamma were associated to clinical activity, independently of the time of follow-up. Antimalarial treatment influence IL-10 and IFNb levels, and Belimumab treatment modify BLyS and IL-10 levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
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