Circulating biomarkers and detection of pulmonary diseases in patients with systemic lupus erythematosus: A systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary diseases (PD) in systemic lupus erythematosus (SLE) are common and cover several entities. Diagnosing PD in SLE is often challenging, why reliable biomarkers are warranted. Several studies have explored the relationship between circulating biomarkers (CB) and detection of PD in SLE, but with conflicting results. OBJECTIVE: To investigate evidence supporting associations between CB and PD in SLE through a systematic literature review of observational studies. METHOD: We searched MEDLINE and EMBASE for studies addressing potential associations between CB and PD in SLE. Afterwards forward- and backward citation search was performed. Internal validity and risk of bias were addressed with Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) and Outcome Reporting Bias in Trials (ORBIT). Association between CB and PD across studies were investigated through meta-analyses and individual studies were summarized in tables. RESULTS: We identified 13,504 references; of these, 24 studies were eligible, including 1883 patients and 43 different CB. In individual studies 21 different CB were significantly associated with PD. Meta-analyses resulted in 10 associations of potential clinical significance between PD or PD-related outcomes and five CB (anti-double stranded DNA antibodies, anti-Ribonucleoprotein antibodies, anti-Smith antibodies, CC motif Ligand 21, and Interferon Gamma Inducible Protein 10). CONCLUSION: Through meta-analyses we identified CB that were significantly associated with PD in SLE including anti-dsDNA. Furthermore, anti-dsDNA, anti-Sm, anti-RNP, and CCL21 were associated with reduced pulmonary function in SLE. The results were rated with very low certainty of evidence, why they are hypothesis generating. Further studies addressing associations are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».