Associations with Organ Involvement and Autoantibodies in Systemic Sclerosis: Results from the Canadian
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2013 Vikram Tangri et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Objective: Serum from SSc patients was analyzed centrally to determine ANA patterns and extractable nuclear anti-gens (ENAs) between lcSSc and dcSSc and associations with organ involvement. Methods: 1145 SSc patients had ANA and ENA analyzed by indirect immunofluorescence on HEp-2 substrate at a screening serum dilution of 1/160. Most ENA antibodies [Sm. U1-RNP, Ro52, SS-A/Ro60, topoisomeraseI (Topo1), SS-B/La, chromatin, ribosomal P and Jo1] were measured by laser bead immunoassay; and RNA polymerase III (RNAP) by ELISA. Results: ANA was posi-tive in 95 % (same in lcSSc, and dcSSc). Centromere pattern was present in 34%, speckled 22%, nucleolar 18%, homo-geneous and speckled (H&S) 16%, multiple nuclear dots 6%. Anti-centromere Ab (ACA) occurred in 46 % of lcSSc and 11 % of dcSSc (P = 0.0001). ENAs that differed between lcSSc and dcSSc subsets were Topo1 (OR 2.4, P = 0.0001) and RNAP (OR 5.6, P < 0.0001) more common in dcSSc. Overall, 15 % had positive Topo1; usually with a H&S pattern (67%); Topo1 was associated with ILD on CXR (OR 2.3; 95 % CI 1.5- 3.5) and HRCT (OR 3.8; 95 % CI 1.8- 8.2). RNAP occurred in 18.5 % (35.4 % in dcSSc vs. 8.9 % in lcSSc). Scleroderma renal crisis (SRC) was 13 times more likely if RNAP positive; P = 0.0001. ACA was only weakly associated with sPAP> 50 mmHg (OR 1.8; 95%CI 1.1- 3.0).
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».