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Enregistrement W4412711510 · doi:10.1101/2025.07.23.25332079

Anti-TRIM72 Autoantibodies in Idiopathic Inflammatory Myopathies

2025· preprint· en· W4412711510 sur OpenAlexfundno aff
Eugene Krustev, Tiara N. Safaei, Daniela Trejo-Zambrano, Lisa Christopher‐Stine, Andrew L. Mammen, Julie J. Paik, Jemima Albayda, Christopher A. Mecoli, Brittany L. Adler, Noah Weisleder, Wael N. Jarjour, Brendan Antiochos, Eleni Tiniakou

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Medical AssociationJohns Hopkins UniversityTD Bank
Mots-clésAutoantibodyMedicineImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose-: . We hypothesized that IIM patients positive for anti-TRIM72 antibodies would have a more severe clinical phenotype. Methods-: Sera from IIM patient (antisynthetase syndrome [ASyS], immune mediated necrotizing myopathy [IMNM], and dermatomyositis [DM]) and healthy controls (HC) were included. Anti-TRIM72 autoantibodies were tested using enzyme linked immunosorbent assay. Anti-TRIM72 testing was positive if value was >2 standard deviations above the mean for HC. Clinicodemographic features were identified through chart review and compared between anti-TRIM72 positive (anti-TRIM72[+]) and negative (anti-TRIM72[-]) groups. Results-: Anti-TRIM72 levels were significantly increased in patients with ASyS and IMNM when compared to patients with DM and healthy controls. Anti-TRIM72 levels were also increased in patients expressing anti-Jo-1, anti-PL7, anti-HMGCR, anti-SRP, and anti-MDA5. In ASyS, when anti-TRIM72(+) and anti-TRIM72(-) patients were compared, there were significantly more anti-TRIM72(+) ASyS patients with normal DLCO (>75%) when compared to anti-TRIM72(-); however, there were no differences in demographic features, CK levels or FVC. In anti-HMGCR(+) IMNM, anti-TRIM72(+) was associated with a lower proportion of females, as well as older age at time of diagnosis and at time of anti-TRIM72 testing; however, there was no significant difference in other clinicodemographic features in anti-HMGCR(+) IMNM patients when anti-TRIM72(+) and anti-TRIM72(-) groups were compared. Conclusions-: Anti-TRIM72 antibody titres are increased in patients with ASyS and IMNM. The presence of anti-TRIM72 antibodies was not associated with a more severe phenotype in ASyS or anti-HMGCR(+) IMNM, and there were more ASyS patients with normal DLCO in the anti-TRIM72(+) group.

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 seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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
Résumé présentoui

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