Biomarkers in Pediatric Neuropsychiatric Systemic Lupus Erythematosus: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This is the protocol for a systematic review aiming To evaluate and synthesize current evidence on the diagnostic, predictive, or disease-monitoring value of biomarkers in pediatric patients with neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (pNPSLE). Inclusion criteria Population: Children and adolescents (≤18 years old) diagnosed with SLE and presenting neuropsychiatric symptoms. Study Types: Original peer-reviewed studies (cohort, case-control, cross-sectional). Intervention/Exposure: Measurement of biomarkers related to neuropsychiatric involvement in SLE. Outcomes: Diagnostic accuracy, association with NP symptoms, or prognostic relevance of biomarkers. Exclusion criteria Case reports, case series, review articles. Studies without separate pediatric data. Animal studies or non-human participants. Studies without data on relevant biomarkers. Databases and Search Strategy Databases searched: We followed the PRISMA guidelines to perform a systematic literature search of articles relevant to pediatric NPSLE and biomarkers in four databases PubMed (n=24) EMBASE (n=24) Scopus (n=7) Google Scholar (n=48) A total of 29 studies were selected for data extraction and narrative synthesis.Data were extracted manually from full texts and supplementary materials. Extracted information included: author, year, country, study design, population size, NP symptomatology, biomarker type and measurement method, sensitivity/specificity, and association with NP outcomes.The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) adapted for cohort, case-control, and cross-sectional studies was used. Quality grading followed the AHRQ thresholds. Most studies were of poor quality due to small samples and lack of control for confounding.A qualitative synthesis was performed. No meta-analysis was conducted due to high heterogeneity in study designs, biomarkers, and outcome measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,377 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».