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Enregistrement W4410715647 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv026

DERMATOLOGIC INDICATORS OF RHEUMATIC DISEASES: INSIGHTS FROM ANTINUCLEAR ANTIBODY TESTING IN OUTPATIENT SETTINGS

2025· article· en· W4410715647 sur OpenAlexvenueno aff
Yunjung Choi, Chang Hun Lee, Wan‐Hee Yoo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnti-nuclear antibodyDermatologyAntibodyImmunologyAutoantibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV026 / #271 Poster Topic: AS04 - Biomarkers Background/Purpose Cutaneous symptoms frequently signal rheumatic diseases, sometimes presenting early in their course. This study assesses the prevalence of antinuclear antibody (ANA) positivity in dermatology patients, the frequency of rheumatic disease diagnoses made via ANA testing, and the associated dermatological presentations and antibody patterns in a single-center tertiary care setting. Methods Data were collected retrospectively from dermatology outpatient visits between January 1, 2013, and December 31, 2023, at a national tertiary hospital. ANA titers and patterns were analyzed for patients with positive ANA results, excluding those with prior rheumatology visits or known rheumatic diseases. Patients with positive ANA were further examined for rheumatologic and dermatologic diagnoses. Results Of 8,347 dermatology patients who underwent ANA testing, 1,054 (12.7%) had positive results and were referred to rheumatology. Positive ANA titers included 1:80 in 332 patients (31.5%), 1:160 in 167 patients (15.8%), and 1:1280 or higher in 33 patients (3.1%). Among those referred, 59 patients (5.6%) were diagnosed with rheumatic diseases: 32 patients (55.9%) with Sjögren’s syndrome, 24 (39.0%) with systemic lupus erythematosus (SLE), 2 (3.4%) with systemic sclerosis, and 1 (1.7%) with mixed connective tissue disease. Dermatologic diagnoses in Sjögren’s syndrome patients included dermatitis (24.2%), urticaria (15.1%), benign skin tumors (15.1%), pruritus (15.1%), and alopecia (9.0%). ANA titers were 1:1280 in 24.2% and 1:160 or higher in 72.6% of Sjögren’s syndrome cases. For SLE patients, dermatologic conditions included dermatitis (25.0%), benign skin tumors (20.8%), rosacea (12.5%), and alopecia (8.3%), with ANA titers of 1:1280 in 25.0% and 1:160 or higher in 83.3% (Figure 1). Figure 1. Conclusions This study underscores the value of ANA testing in dermatologic settings, revealing a noteworthy prevalence of rheumatic diseases in patients presenting with ANA positivity. Sjögren’s syndrome and SLE were the most frequent diagnoses, with distinct dermatologic manifestations and ANA titer patterns. Positive antinuclear antibody results, along with certain skin presentations, may prompt dermatologists to consider possible underlying rheumatic diseases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · 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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