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目的:血清陰性関節関節性関節炎(RA)の違いは広く報告されていません。電子健康記録(EHR)ベースのフェノム全体の関連研究(PHEWAS)を実行して、血清陽性および血清陰性RAの疾患関連を特定しました。 方法:検証済みのアルゴリズムは、Vanderbilt University Medical Center EHRの不明確なバージョンのRA被験者を特定しました。血清型は、リウマチ因子(RF)および抗環式シトルリン化ペプチド抗体(ACPA)値によって決定されました。血清陽性RAと血清陰性RAを比較してPhewasを使用してEHR由来の表現型をテストし、疾患関連を生成しました。Phewasは、RF陽性対RF陰性の被験者およびACPA陽性被験者とACPA陰性被験者でも実行されました。Phewasに続いて、選択した表現型を手動でレビューし、有効なアルゴリズムを使用して線維筋痛症を特異的に評価しました。 結果:RFまたはACPAテストのいずれかの合計2,199人のRAが特定されました。これらのうち、1,382人の患者(63%)が血清陽性に分類されました。血清陰性RAは、筋肉痛と筋炎(オッズ比[OR] 2.1、p = 3.7×10-10)および腰痛に関連していました。健康記録の手動レビューでは、筋肉痛と筋炎をコードした被験者の中で、約80%が線維筋痛症にあったことが示されました。線維筋痛症の特定のEHRアルゴリズムのフォローアップにより、血清陰性RAが線維筋痛症(OR 1.8、P = 4.0×10-6)に関連していることが確認されました。血清陽性RAは、慢性気道閉塞(OR 2.2、p = 1.4×10-4)およびタバコの使用(OR 2.2、p = 7.0×10-4)と関連していました。 結論:このRA患者のこのphewasは、血清陰性度と線維筋痛症との強い関連性を特定しています。また、血清陽性と慢性気道閉塞の関係、および血清陽性とタバコの使用との関係を確認します。これらの発見は、疾患のさまざまなサブグループ内の新しい表現型関連を発見するためのPhewasアプローチの有用性を示しています。
目的:血清陰性関節関節性関節炎(RA)の違いは広く報告されていません。電子健康記録(EHR)ベースのフェノム全体の関連研究(PHEWAS)を実行して、血清陽性および血清陰性RAの疾患関連を特定しました。 方法:検証済みのアルゴリズムは、Vanderbilt University Medical Center EHRの不明確なバージョンのRA被験者を特定しました。血清型は、リウマチ因子(RF)および抗環式シトルリン化ペプチド抗体(ACPA)値によって決定されました。血清陽性RAと血清陰性RAを比較してPhewasを使用してEHR由来の表現型をテストし、疾患関連を生成しました。Phewasは、RF陽性対RF陰性の被験者およびACPA陽性被験者とACPA陰性被験者でも実行されました。Phewasに続いて、選択した表現型を手動でレビューし、有効なアルゴリズムを使用して線維筋痛症を特異的に評価しました。 結果:RFまたはACPAテストのいずれかの合計2,199人のRAが特定されました。これらのうち、1,382人の患者(63%)が血清陽性に分類されました。血清陰性RAは、筋肉痛と筋炎(オッズ比[OR] 2.1、p = 3.7×10-10)および腰痛に関連していました。健康記録の手動レビューでは、筋肉痛と筋炎をコードした被験者の中で、約80%が線維筋痛症にあったことが示されました。線維筋痛症の特定のEHRアルゴリズムのフォローアップにより、血清陰性RAが線維筋痛症(OR 1.8、P = 4.0×10-6)に関連していることが確認されました。血清陽性RAは、慢性気道閉塞(OR 2.2、p = 1.4×10-4)およびタバコの使用(OR 2.2、p = 7.0×10-4)と関連していました。 結論:このRA患者のこのphewasは、血清陰性度と線維筋痛症との強い関連性を特定しています。また、血清陽性と慢性気道閉塞の関係、および血清陽性とタバコの使用との関係を確認します。これらの発見は、疾患のさまざまなサブグループ内の新しい表現型関連を発見するためのPhewasアプローチの有用性を示しています。
OBJECTIVE: The differences between seronegative and seropositive rheumatoid arthritis (RA) have not been widely reported. We performed electronic health record (EHR)-based phenome-wide association studies (PheWAS) to identify disease associations in seropositive and seronegative RA. METHODS: A validated algorithm identified RA subjects from the de-identified version of the Vanderbilt University Medical Center EHR. Serotypes were determined by rheumatoid factor (RF) and anti-cyclic citrullinated peptide antibody (ACPA) values. We tested EHR-derived phenotypes using PheWAS comparing seropositive RA and seronegative RA, yielding disease associations. PheWAS was also performed in RF-positive versus RF-negative subjects and ACPA-positive versus ACPA-negative subjects. Following PheWAS, select phenotypes were then manually reviewed, and fibromyalgia was specifically evaluated using a validated algorithm. RESULTS: A total of 2,199 RA individuals with either RF or ACPA testing were identified. Of these, 1,382 patients (63%) were classified as seropositive. Seronegative RA was associated with myalgia and myositis (odds ratio [OR] 2.1, P = 3.7 × 10-10 ) and back pain. A manual review of the health record showed that among subjects coded for Myalgia and Myositis, ∼80% had fibromyalgia. Follow-up with a specific EHR algorithm for fibromyalgia confirmed that seronegative RA was associated with fibromyalgia (OR 1.8, P = 4.0 × 10-6 ). Seropositive RA was associated with chronic airway obstruction (OR 2.2, P = 1.4 × 10-4 ) and tobacco use (OR 2.2, P = 7.0 × 10-4 ). CONCLUSION: This PheWAS of RA patients identifies a strong association between seronegativity and fibromyalgia. It also affirms relationships between seropositivity and chronic airway obstruction and between seropositivity and tobacco use. These findings demonstrate the utility of the PheWAS approach to discover novel phenotype associations within different subgroups of a disease.
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