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Enregistrement W4410715482 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv028

VITAMIN D LEVEL IN PATIENTS WITH SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS AND ITS ASSOCIATION WITH BONE TURNOVER MARKERS

2025· article· en· W4410715482 sur OpenAlexvenueno aff
Tetiana Malovana, S. Shevchuk

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone remodelingVitamin D and neurologyInternal medicineSystemic diseaseAssociation (psychology)Lupus erythematosusVitaminImmunologyImmunopathologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV028 / #749 Poster Topic: AS04 - Biomarkers Background/Purpose According to scientific sources, vitamin D insufficiency has been detected in two-thirds of patients with systemic lupus erythematosus (SLE), while the deficiency is observed in 1 of 5 individuals. Hypovitaminosis D in SLE patients can be caused by kidney damage, chronic administration of glucocorticoids and, possibly, hydroxychloroquine, use of sunscreens, formation of antibodies to vitamin D, etc. It is also known that SLE patients demonstrate a tendency to rapid bone loss caused by impaired differentiation and decreased activity of osteoblasts, increased maturation and activity of osteoclasts, and accelerated apoptosis of osteocytes in chronic inflammations. Here, serum bone turnover markers may play a role in assessing synthesis and resorption progress. At the same time, the information about vitamin D influencing bone metabolism requires further study. The study is intended to determine vitamin D levels in SLE patients and assess their relationship with bone turnover markers. Methods We examined 65 SLE patients (mean age 48.95±1.46 years) and 30 the control group subjects of the corresponding age and sex. The main group consisted of 54 (83.08%) women and 11 (16.92%) men. The average duration of the disease was 12.05±1.09 years. We used ELISA to determine vitamin D concentration and characterized it as optimal (30–50 ng/ ml), insufficient (20–30 ng/ml) and deficient one (<20 ng/ml). The blood serum osteocalcin, procollagen type I C-terminal propeptide and C-terminal telopeptide of type I collagen were determined using ELISA. Results Blood serum vitamin D concentration in SLE patients was 18.58±0.97 ng/ml, while the one in the control group subjects was 27.44±1.28 ng/ml. Vitamin D deficiency and insufficiency was diagnosed in 43 (66.15%) and 16 (24.62%) patients, respectively, while only 6 (9.23%) subjects had the optimal vitamin D level. The control group presented normal 25(OH)D concentration, vitamin D insufficiency, and deficiency in 11 (36.67%), 11 (36.67%), and 8 (26.66%) subjects, respectively. Vitamin D levels were associated with the metabolic state of bone tissue, as indicated by a proportional change in the concentration of synthesis markers, such as osteocalcin (OC), procollagen type I C-terminal propeptide (PICP) and a resorption marker, C-terminal telopeptide of type I collagen (CTX). For example, patients with vitamin D deficiency had average OC and PICP 21.45% and 25.72% lower, accordingly, than had the patients of the group with optimal vitamin D concentration (p < 0.05). The average CTX in patients with vitamin D deficiency was 38.71% higher than the one in the group of patients that presented no hypovitaminosis D (p < 0.01). The results of the correlation analysis confirmed the close relationship between the vitamin D concentration and OC (r = 0.32; p = 0.01), and CTX (r = -0.25; p < 0.05). A reliable direct correlation was also established between CTX and the total dose of glucocorticoids (r = 0.48; p < 0.001). Conclusions Our study has demonstrated a significant prevalence of vitamin D deficiency and insufficiency in the Ukrainian population of SLE patients, as well as close association of hypovitaminosis D with changes in bone turnover markers (OC, PICP, CTX).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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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