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Enregistrement W4411884042 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.108

Type I Interferon Status and Clinical Manifestations in a Large Cohort of Patients with Systemic Lupus Erythematosus

2025· article· en· W4411884042 sur OpenAlexaffvenue
Justin Smith, Laura Whittall Garcia, Dennisse Bonilla, Qixuan Li, Joan Wither, Dafna Gladman, Zahi Touma

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineAutoantibodyInterferonCohortImmunologyPathogenesisGlucocorticoidSystemic lupus erythematosusAntibodyDiseaseGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Type I interferons (IFN) are pivotal in the pathogenesis of SLE, with high IFN gene signature (IGS) status associated with certain organ manifestations, autoantibody profiles, and disease severity. With novel medications targeting the interferon pathway, an enhanced understanding of the IGS in patients with SLE is necessary. Recent studies have shown IFN levels remain stable overtime despite changes in disease activity and treatment. In this study, we investigated the IGS in relation to clinical characteristics in patients with SLE. Methods Patients who met 2019 EULAR/ACR classification criteria for SLE, from a single center, were included. The whole blood collected was analyzed for IGS by the DxTerity assay, categorizing patients into IFN high or IFN low status. SLEDAI-2K organ domains were cumulatively characterized from 5 years prior to whole blood collection to last available visit. Clinical characteristics, including SLICC/ACR damage index (SDI), cumulative antibody status, glucocorticoid and immunosuppressive use, were analyzed according to IFN status. Results Five-hundred-six patients with median age of 49.53 years (IQR 37.27-60.54) were included, with 291 (57.5%) IFN high and 215 (42.5%) IFN low (Table 1). The median duration of SLE disease was longer in the IFN low group (22.7 years [IQR 11.58-21.05]) than in the IFN high group (14.06 [QR 7.90-24.71]) (p<0.001). There was no difference in the proportion any of the individual SLEDAI-2K organ domains between the IFN high and low groups, though there was a numerical difference in the hematologic domain (IFN high 82.8% versus 73.0% [p=0.011]). The median SLEDAI-2K score was higher in the IFN high group (2.00 [IQR 0.00-4.00]) than in the IFN low group (0.00 [IQR 0.00-4.00]) (<0.001). More patients in the IFN high group had positive Smith (56.7% vs 32.6% [p<0.001]), RNP (66.7% vs 49.3% [p<0.001]), Ro (67.4% vs 47.0% [p<0.001]), La (30.9% vs 17.2% [p=0.001]), chromatin (75.6% vs 41.9% [p<0.001]), dsDNA (61.2% vs 38.1% [p<0.001]) and ribosomal P (27.1% vs 7.9% [p<0.001]) autoantibodies, with no differences in levels of C3 and C4 or in the presence of antiphospholipid antibodies. More patients with IFN high status were on glucocorticoids (112; 38.5%) than were patients with IFN low status (58, 27%) (p=0.009). More IFN high patients were on immunosuppressants (185; 63.6%) vs the IFN low group (98; 45.6%) (p<0.001). Table 1. Clinical characteristics of SLE patients based on IFN levels Conclusion In this large cohort of patients with SLE, IGS status may help to predict disease severity, use of glucocorticoids, and overall use of immunomodulatory therapy, though IFN level did not predict presence of SLEDAI-2K organ domains.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · 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'admission2
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