超声和免疫学指标的特征能否反映RA临床缓解的表型?[EULAR2015_THU0121]
超声和免疫学指标的特征能否反映RA临床缓解的表型?
THU0121
DO THE IMMUNOLOGICAL AND
ULTRASOUND CHARACTERISTICS REFLECT THE CLINICAL REMISSION PHENOTYPE
IN PATIENTS WITH RHEUMATOID ARTHRITIS?
H. Gul1,*, M. J.
Isorna Porto1, F. Ponchel2, E. Hensor2, R. Wakefield2, P. Emery2
1Leeds Institute of Rheumatic and Musculoskeletal Medicine,
2Leeds institute of Rheumatology and Musculoskeletal
Medicine, University of Leeds, leeds, United Kingdom
|
Background: Rheumatoid arthritis (RA) is an immune-mediated disease and |
背景: 类风湿关节炎(RA)是一种免疫介导的疾病,主要影响滑膜。RA的治疗目标是缓解,但我们并没有惯常评估免疫标志物或用超声成像确定这一点。 |
|
Objectives: We aimed to explore the clinical, imaging and immunological |
目的: 本研究的目的旨在探讨RA临床缓解(DAS28 < 2.6)患者临床、影像学和免疫学特征。 |
|
Methods: A retrospective observational study was performed, using |
方法: 我们用炎性关节炎的数据库进行一项回顾性观察研究。RA患者入选需满足1987年或2010年ACR/ |
|
Results: We included 633 patients with a minimum |
结果: 本研究包括633例RA患者,DAS28CRP≤3.2(平均1.85/0.67 |
|
Conclusions: Despite being in clinical/DAS remission or LDA state, a |
结论: 尽管处于临床/ DAS缓解或LDA状态,患者有相当比例表现出超声下亚临床炎症反应(LDA者更高)。 T细胞的异常也存在于大多数患者中。当前缓解标准是综合得分并没有直接测量炎症。缓解的生物标志物的鉴定可能有助于预测维持缓解和治疗停药的策略,从而更好地理解什么是真正的缓解。 |
|
References: 1. Saleem et al. Can remission be maintained with or |
|
超声和免疫学指标的特征能否反映RA临床缓解的表型?[EULAR2015_THU0121]的更多相关文章
- 想搞机器学习,不会特征工程?你TM逗我那!
原文:http://dataunion.org/20276.html 作者:JasonDing1354 引言 在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而 ...
- 【读书笔记与思考】《python数据分析与挖掘实战》-张良均
[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基 ...
- AI - 概念(Concepts)
01 - AI.ML与DL的关系 从涵盖范围上来讲,人工智能(AI)大于机器学习(ML)大于深度学习(DL) 人工智能(AI):能够感知.推理.行动和适应的程序: 机器学习(ML):能够随着数据量的增 ...
- GIS-"地理空间大数据与AI的碰撞"学习笔记
1.关系 人工智能>机器学习>神经网络>深度学习 2.机器学习-两个过程 训练/学习过程:样本数据.学习器.模型参数 测试/预测过程:预测.预测值 3.神经网络 机器学习模拟人脑神经 ...
- 关于fmri数据分析的两大类,四种方法
关于fmri数据分析的两大类,四种方法: 数据驱动: tca:其实这种方法,主要是提取时间维的特征.如果用它来进行数据的分析,则必须要利用其他的数据方法,比如结合ICA. ica:作为pca的一般化实 ...
- 机器学习——LightGBM
基础概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员,它和xgboost一样是对GBDT的高效实现,很多方面会比xgboost表现的更为优秀.原理上它和GBDT及xgboot类似,都采用损 ...
- 《Applying Deep Learning to Answer Selection: A Study And an Open Task》文章理解小结
本篇论文是2015年的IBM watson团队的. 论文地址: 这是一篇关于QA问题的一篇论文: 相关论文讲解1.https://www.jianshu.com/p/48024e9f7bb22.htt ...
- Coursera课程《Machine Learning》学习笔记(week2)
1 特征 1-1 什么是特征? 我的理解就是,用于描述某个样本点,以哪几个指标来评定,这些个指标就是特征.比方说对于一只鸟,我们评定的指标就可以是:(a)鸟的翅膀大还是小?(b)鸟喙长还是短?(c)鸟 ...
- 从零开始写一个Exporter
前言 上一篇文章中已经给大家整体的介绍了开源监控系统Prometheus,其中Exporter作为整个系统的Agent端,通过HTTP接口暴露需要监控的数据.那么如何将用户指标通过Exporter的形 ...
- 选股公式blog+节选
<大智慧软件选股_大智慧软件如何选股>——一般性操作 http://jingyan.baidu.com/article/fa4125acb2028d28ac70923e.html < ...
随机推荐
- 工程坐标转换方法C#代码实现
目录 1. 前言 2. 计算总体框架 3. C#代码实现 3.1 整体类的构建 3.2 椭球参数赋值 3.3 转换1.3(大地经纬度坐标与地心地固坐标的转换) 3.4 投影转换 3.5 转换2的实现( ...
- OpenAI 推出超神 ChatGPT 注册教程来了
前几天,OpenAI 推出超神 ChatGPT,非常火爆.但是呢,因为不可抗力原因,大部分人无法体验到.这里我分享一下注册的攻略. 准备 首先能能访问 Google(前置条件,不能明确说,懂得都懂) ...
- python 爬取豆瓣电影评论,并进行词云展示
python 爬取豆瓣电影评论,并进行词云展示 本文旨在提供爬取豆瓣电影<我不是药神>评论和词云展示的代码样例 1.分析URL 2.爬取前10页评论 3.进行词云展示 1.分析URL 我不 ...
- 天坑,这样一个lambda随机取数据也有Bug
前几天,一位网友跟我说他编写的一段很简单的代码遇到了奇怪的Bug,他要达到的效果是从一个List中随机取出来一条数据,代码如下: 1 var random = new Random(); 2 var ...
- Window系统的mysql数据库定时备份
原文:Window系统的mysql数据库定时备份 - Stars-One的杂货小窝 最近老大提到了数据库备份的功能,由于服务器是window系统的,所以研究了下备份的方案,特此记录 主要是实现每天定时 ...
- 前端入门 HTTP协议 HTML简介 head内常见标签 body内常见标签 特殊符号 列表标签 表格标签 表单标签
目录 前端和后端的概念 前端前戏之B/S架构 数据交互的协议 HTTP协议 1.四大特性 1. 基于请求响应 2. 基于TCP.IP作用与应用层之上的协议 3. 无状态 4. 无\短连接 2.数据格式 ...
- TCP协议三握四挥、socket模块
目录 传输层之TCP与UDP协议 应用层 socket模块 socket代码简介 代码优化 半连接池的概念 传输层之TCP与UDP协议 用于应用程序之间的通信 TCP与UDP都是用来规定通信方式的 ...
- 8、IDEA提交代码出现: Fetch failed fatal: Could not read from remote repository
转载自 第一步.确认Git公钥/密钥是否生成: 1. 首先查看本地是否生成git密钥,一般在C盘home目录下:[C:你自己的home目录\.ssh] 第二步:添加Git密钥: 右键->Git ...
- 线性方程组的直接解法——Gauss消去法
考虑线性方程组 \[\mathrm{A}x=\mathrm{b} \] 其中,\(\mathrm{A}=(a_{ij})_{n\times n}\),\(\mathrm{b}=[b_1,b_2,\cd ...
- Vue+ElementUI+Springboot实现前后端分离的一个demo
目录 1.前期准备 2.创建一个vue项目 3.vue前端 4.java后端 5.启动 5.1.启动vue项目 5.2.启动后端 6.效果 7.总结 8.参考资料 vue官方文档:介绍 - Vue.j ...