dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
The patients in our study population had grade I or II keratoconus on the Sandali classification. 4 Patients with advanced keratoconus who had lost corneal transparency and had major corneal thinning were not included. Our final objective was to evaluate the use of corneal mapping to determine whether CXL was appropriate. We did not, therefore, consider the absence of advanced keratoconus cases to be a major limitation. Topographic data do not reflect the structural changes occurring during the aggravation of ectasia. Based on pachymetric parameters measured by Fourier-domain OCT, we showed that corneal thinning and epithelial thinning were correlated with corneal deformation. The use of Fourier-domain OCT for the follow-up of keratoconus appears to be indicated even in the absence of topographic progression criteria.
En France, les seules données économiques exhaustives disponibles sur la SpA datent d'il y a vingt ans  [14] , bien que deux études de micro-costing plus récentes se soient intéressées à des groupes de patients spécifiques  [18, 19]. Des informations plus actuelles sont nécessaires, notamment pour les patients présentant une forme sévère de la maladie car il est vraisemblable que les coûts associés sont alors plus importants. La base de données « Échantillon généraliste des bénéficiaires » (EGB) permet de collecter des informations épidémiologiques et économiques dans un vaste échantillon pleinement représentatif des bénéficiaires de l'assurance maladie en France  [20]. L'objectif de cette étude était d'estimer le nombre de patients présentant une SpA grave selon la définition actuelle de la Haute Autorité de Santé (c.
La base de données EGB La base de données EGB est un échantillon représentatif aléatoire de 1/97 e de tous les individus couverts par les trois principaux régimes d'assurance maladie français  [21]  qui couvrent environ 95 % de la population nationale. Elle contient des données anonymes sur quelque 600 000 personnes. Les patients présentant certaines maladies chroniques graves et coûteuses, dont la SpA grave selon la définition de la Haute Autorité de Santé (tableau 1) peuvent bénéficier d'une prise en charge à 100 % de toutes leurs dépenses de santé associées (statut « Affection de Longue Durée » [ALD]) pendant une période de cinq ans renouvelable si l'état clinique le justifie. Trente maladies pouvant ouvrir droit au statut d'ALD sont recensées par les systèmes publics d'assurance santé et définies par les codes diagnostiques de la classification internationale des maladies, révision 10 (CIM-10)  [22].
Population étudiée Une cohorte de tous les patients adultes (> 18 ans) atteints de SpA grave enregistrés dans la base de données EGB au 1 er janvier 2012 a été identifiée en associant le statut d'ALD actif au code CIM-10 M45 (spondylarthrite ankylosante et autres SpA) à cette date index. Pour déterminer l'éligibilité au statut d'ALD, la SpA est définie comme grave si le patient remplit au moins l'un des trois critères publiés par la Haute Autorité de Santé (tableau 1)  [23]. Ce groupe a été considéré comme la population prévalente. Une population incidente de tous les patients admis en ALD pour la première fois au titre de la SpA au cours de l'année calendaire 2012 a également été définie en excluant tous les patients en ALD pour la SpA avant la date index. L'analyse de prévalence, de coût et de comorbidités a été effectuée sur la population totale, prévalente et incidente.
Une cohorte témoin a été définie afin d'estimer le risque relatif (RR) de comorbidités chez les patients atteints de SpA et les coûts incrémentaux attribuables à la SpA. Nous avons constitué ce groupe témoin par une méthode d'échantillonnage stratifiée, en répartissant les cas de SpA dans des sous-groupes exclusifs en fonction de l'âge et du sexe. Nous avons ensuite identifié des témoins pour chaque sous-groupe en sélectionnant de manière aléatoire des personnes de la base de données non atteintes de SpA (3 témoins pour chaque cas de SpA par sous-groupe).
Taux de prévalence et d'incidence de la SpA Pour calculer les taux de prévalence par âge et par sexe, le nombre de patients atteints de SpA grave, classés par âge et par sexe, a été divisé par le nombre total de bénéficiaires du même groupe dans la base de données EGB. Ces taux ont ensuite été appliqués à la population adulte française totale selon les données du recensement national afin d'estimer un taux national ajusté et le nombre absolu de cas  [24]. Étant donné la mortalité relativement faible, une approche analogue a été adoptée pour calculer les taux d'incidence par âge et par sexe et obtenir un chiffre national ajusté.
Consommation de soins La structure de la base de données ne permet pas d'attribuer la consommation de soins à un diagnostic spécifique, excepté en ce qui concerne les hospitalisations en soins intensifs. Les données sur le type et le montant de soins consommés toutes causes confondues ont été extraites de la base EGB pour la période du 1 er janvier au 31 décembre 2012. Tous les types de soins étaient concernés : hospitalisations, soins extrahospitaliers, délivrance de médicaments et examens de laboratoire.
Considérations éthiques Cette étude constituant une analyse rétrospective réalisée dans une base de données anonymes et n'ayant aucune incidence sur les soins dispensés aux patients, l'approbation d'un comité d'éthique n'était pas requise. L'accès à la base de données EGB a été autorisé pour l'unité de l'INSERM U1018-UVSQ (Julie Gourmelen).
Prévalence et incidence Sur les 470 326 adultes enregistrés dans la base de données EGB en 2012, 827 patients ayant le statut d'ALD au titre d'une SpA grave étaient enregistrés au moins une fois, ce qui correspond à un taux de prévalence brut de 0,18 % [IC 95 %, 0,17-0,19]. Les taux de prévalence variaient en fonction de l'âge et du sexe avec une prédominance masculine : prévalence globale chez les hommes (0,20 % [0,18 %-0,22 %], contre 0,15 % [0,14 %-0,17 %] chez les femmes ; p < 0,0001, figure  1 ). La prévalence a augmenté avec l'âge jusqu'à environ cinquante ans. Au-delà, les taux de prévalence ont diminué, le déclin se produisant d'abord chez les femmes. Les taux de prévalence plus faibles chez les femmes n'étaient apparents que dans les groupes d'âge plus avancé.
Discussion Cette étude fournit des données sur la prévalence et l'incidence des formes sévères de SpA en France. Au total, 827 patients atteints de SpA grave ont été identifiés dans la base de données EGB en 2012, ce qui correspond à un taux de prévalence ajusté de 0,18 % dans la population adulte. L'extrapolation de ce taux à l'ensemble de la population adulte française donne une estimation de 87 979 cas de SpA grave en 2012. Lorsque l'on a comparé les patients atteints de SpA grave à un groupe témoin apparié, un certain nombre de comorbidités (notamment hypertension sévère, fibrillation atriale et dépression) ont semblé surreprésentées dans le premier groupe. Par ailleurs, la dépense moyenne per capita en soins de santé était 3,6 fois plus élevée chez les patients atteints de SpA grave que chez les témoins.
Le coût médical direct moyen per capita attribuable à la SpA était de 4 440 €, ce qui correspond à un coût annuel total estimé pour l'assurance maladie de 391 millions €. Ce chiffre peut être comparé au coût per capita de la polyarthrite rhumatoïde (PR) en France en 2010 de 3 308 € établi par la même méthode à partir de la base de données EGB  [43]. Une étude longitudinale comparative directe coréenne a récemment fait état d'un coût per capita de la SpA plus élevé que celui de la PR  [44] , bien que des comparaisons indirectes antérieures aient suggéré l'inverse  [45]. Les limites intrinsèques de la base de données n'ont pas permis de confirmer la part des coûts attribuables à la SpA selon cette analyse qui sont réellement liés à la maladie elle-même et la part imputable aux manifestations extra-articulaires ou aux comorbidités, surreprésentées dans ce groupe de patients.
Cela étant, l'ordre de grandeur de nos résultats est le même que celui des coûts médicaux directs per capita rapportés par d'autres études européennes sur le coût de la SpA : une étude allemande a fait état d'un coût de 3 676 € en 2002  [46]  et une étude de coûts galloise, de 3 230 £ (environ 3 875 €) en 2010  [47]. Les limites de cette étude sont essentiellement les limites types des études de bases de données de bénéficiaires. Par exemple, il n'a pas été possible de confirmer le diagnostic de SpA dans les dossiers des patients, contrairement à deux études françaises antérieures  [5, 6]. Toutefois, les médecins étant tenus d'enregistrer un diagnostic de SpA grave lors de la demande de statut d'ALD, le risque d'erreur de diagnostic est probablement faible (quelques études ont effectué une comparaison directe entre statut d'ALD et dossiers cliniques de patients mais, à notre connaissance, jamais pour la SpA).
La fréquence générale des manifestations extra-articulaires et des comorbidités est sous-estimée car ces éléments n'étaient enregistrés que si leur gravité ouvrait droit au statut d'ALD. Malgré ces limites, la base de données EGB constitue un outil efficace pour enregistrer les patients présentant des maladies relativement rares comme la SpA car elle est parfaitement représentative des bénéficiaires de l'assurance maladie en France et ses informations peuvent être généralisées à la population totale avec un risque minimal de biais. Notre étude s'est basée sur 827 cas de SpA identifiés, contre 29 et 32 cas dans les précédentes enquêtes françaises  [5, 6]. En conclusion, cette analyse de base de données à l'échelle nationale apporte des données sur la prévalence et le coût de la SpA grave en France et nous a permis de consigner plusieurs comorbidités sévères fréquemment associées à cette maladie.
Tous les items de consommation de soins du système d'assurance maladie et les coûts associés ont été évalués. Les consultations à l'hôpital ont été valorisées selon les tarifs standard applicables au type de consultation à partir d'un code de groupe de diagnostic (DRG). Cette classification regroupe toutes les prestations de soins, y compris les médicaments, assurées au cours du séjour, un coût unitaire standard étant affecté à chacune. Les médicaments consignés comprennent tous les médicaments délivrés dans un contexte extra-hospitalier et les traitements biologiques administrés par voie intraveineuse dans les hôpitaux. D'autres médicaments administrés pendant les hospitalisations n'ont pas été consignés séparément car leur coût est inclus dans le tarif du séjour fondé sur le DRG. Les médicaments d'intérêt particulier pour les patients atteints de SpA ont été spécifiquement identifiés dans la base de données EGB.
Sur les 827 patients ayant le statut d'ALD au titre d'une SpA grave, 762 ont été inclus dans la base de données avant le 1 er janvier 2012 et considérés comme la population prévalente au début de l'étude. L'âge moyen de la population prévalente était de 50,4 ± 14,3 ans et 57,3 % (IC 95 %, 53,8 %-60,8 %] de ces patients étaient des hommes. Ils bénéficiaient du statut d'ALD pour la SpA depuis une période moyenne de 9,7 ± 7,8 ans. Les 65 patients restants ont obtenu le statut d'ALD au titre de la SpA au cours de l'année 2012 et ont été considérés comme la population incidente, soit un taux d'incidence annuel de 1,4 cas sur 10 000 personnes. L'âge moyen de la population incidente était de 42,7 ± 11,7 ans et 38,5 % [27,6-50,6] de ces patients étaient des hommes (n = 25). Le rapports des sexes observé pour les cas incidents et prévalents était différent (p = 0,003).
Methods. -The study was carried out with 256 patients with chronic low-back pain attending the regional organization offering support and expertise called "Lombaction", part of the occupational diseases consultation department of Angers University Hospital. The average age is 41,74 years. All the variables were assessed through a booklet of validated questionnaires: pain intensity with visual analog scale, functional repercussions with Dallas Pain Questionnaire, burnout with Maslach Burnout Inventory (MBI), fear-avoidance beliefs with Fear-Avoidance Beliefs Questionnaire (FABQ), and catastrophism with Pain-Catastrophism Scale (PCS). Variance, correlation and multiple regression analysis were performed with SPSS Software. Results. -Risk factors levels (i. e. fear-avoidance beliefs and catastrophism) significantly contribute to increase levels of pain intensity and functional repercussions (p <.
Statistical analysis Demographics and anatomic characteristics, details of the procedure, inhospital stay, and clinical and angio-CT follow-up data were collected. Continuous data were presented as the mean±standard deviation in normally distributed variables and median (range) if non-normally distributed. Qualitative variables were presented as total number and percentage. Patient survival, target vessel patency, and reintervention during follow up were subjected to Kaplan-Meier life table analysis. Data processing and analysis were performed using GraphPad Prism software (v7. 0; GraphPad Inc, San Diego, CA, USA).
Traitement statistique des données Les analyses ont été réalisées à l'aide des logiciels Modalisa (Version 7. 0, Kynos : Paris) et SAS (version 9. 4 ; SAS Institute, Cary, NC). L'enquête ayant une vocation exploratoire, les traitements ont donc été conduits, de manière générale, à l'aide de méthodes statistiques descriptives, basées sur l'analyse des distributions de fréquences (effectifs et pourcentages) pour les données qualitatives, la moyenne, l'écart-type, la médiane, le minimum et le maximum pour les données quantitatives. Le nombre de données manquantes était présenté si nécessaire. A côté du calcul du nombre moyen de finalités stratégiques pour lesquelles le répondant mobilise le SI (sur les 10 proposées), nous avons élaboré un score de systématicité d'usage afin d'apprécier plus finement les profils d'usage.
REMERCIEMENTS Les auteurs remercient la Direction Générale de l'Offre de Soins (DGOS) et l'Agence Nationale d'Appui à la Performance des établissements de santé et médico-sociaux (ANAP) pour leur soutien dans la conduite de cette étude, ainsi que l'ensemble des personnels des établissements de santé ayant répondu au questionnaire. Les auteurs expriment également toute leur gratitude à Monsieur le Président de la Conférence des Présidents de CME des Centres Hospitaliers et remercient les deux rapporteurs anonymes pour leurs remarques et suggestions. Toute erreur ou omission qui pourrait subsister reste de notre seule responsabilité. La présente étude, qui s'inscrit dans le projet PREPS eSIS a reçu le soutien financier de la DGOS (Programme de recherche sur la performance du système de soins : Evaluation de la création de valeur par l'usage des SI de production de soins (PREPS-SIPS)).
Crystallization and data collection FljB55-462 was concentrated to 12-15 mg/mL and crystals were grown at 18 °C by hanging drop vapour diffusion against 0. 1 M Tris (pH 8. 5), 20% (w/v) PEG4000, 24% (v/v) isopropanol. Diffraction data were collected using crystals flash-frozen in crystallization buffer. Measurements were carried out at the beamLine BL14. 1 at the Helmholtz-Zentrum Berlin synchrotron Bessy II, at the wavelength 0. 918 Å and temperature 100 K, obtaining a data set at 2. 00 Å resolution. Crystals belong to space group C2, with one FljB molecule in the asymmetric unit (solvent content 51. 6%). Indexing, integration, merging and scaling were done using the program XDS  51.
Crystal structure determination The structure was phased by molecular replacement, using the structure of the F41 fragment of FliC flagellin as search model (PDB ID 1IO1  17  ). Cycles of manual building and refinement using Coot  52  and CNS version 1. 3  53  led to the final structure, which includes residues 55-459 of FljB with the mutation A190V and the residue S54 present in the crystallised construct. 299 water molecules were also placed. Structural comparison between FljB and FliC has been done with the server PDBeFold v2. 59  54. Molecular structure figures were generated using UCSF Chimera 1. 13. 1  55  and PyMol 2. 2. 3 (Schroedinger, LLC (2018). Alignment Fig. S2d  was generated with the server ESPript (https://espript. ibcp. fr)  56.
Eluting peptides were injected directly into the mass spectrometer. Data were acquired in positive ion mode using data dependent acquisition (DDA) with a precursor ion scan resolution of 1. 2x10 5 at 200 m/z in a range of 300-1500 m/z with an automatic gain control (AGC) target of 2x10 5 and a maximum injection time of 50 ms. Peptides were selected for fragmentation using the "TopSpeed" method with a threshold of 5000 intensity and a dynamic exclusion time of 30 sec. Peptides were fragmented using higher-energy collision dissociation (HCD) in the C-Trap and fragment spectra were detected in the ion trap. Fragment spectra were recorded using the "Rapid" setting with a maximum injection time of 35 ms and an AGC target of 1x10 4 with the first mass set at 110 m/z.
Data analysis Data were analyzed using the ProteomeDiscoverer 2. 0 (Thermo Fisher Scientific) software. Spectra were identified using the Sequest HT search engine with precursor mass tolerance set to 10 ppm and the fragment mass tolerance set to 0. 5 Da. Carbamidomethylation on cysteine was set as fixed modification and oxidation on methionine, acetylation on protein N-terminus as well as mono-, di-and tri-methylation on lysine were set as variable modifications. Trypsin was set as enzyme and 3 missed cleavages were allowed with a minimum peptide length of 6 amino acids. Spectra were searched against a Salmonella Typhimurium FASTA database obtained from UniProt in June 2016 containing 1821 entries and a contaminant database containing 298 entries. Sequence coverage maps were created using PatterLab for proteomics 4.
Acknowledgements We thank  Heidi Landmesser ,  Nadine Körner ,  Henri Galez ,  Laurine Lemaire  and  Pauline Adjadj  for expert technical assistance,  Juana de Diego  and members of the  Erhardt and Kolbe labs  for useful discussions and for critical comments on the manuscript and  Keichi Namba  for providing providing the atomic model of the FliC flagellar filament. We thank  HZB  for the allocation of synchrotron radiation beamtime and  Uwe Müller  for the support at the beamline  BL14. 1 ,  Petra Dersch  for kindly providing plasmid pFU228,  Michael Hensel  for providing Ptet-fimA-F mutant strains and  Tobias May  ( InSCREENeX GmbH ) for help in tissue culture and providing the epithelial-like cell line Cl11.
| Bioinformatics and data filtering Raw sequences were inspected with FastQC  (Andrews, 2010)  for quality controls. Potential fragments of Illumina adapters were trimmed with Cutadapt (Martin 2011), allowing for a 10% mismatch in the adapter sequence. Reads were filtered for overall quality, demultiplexed, and trimmed to 85bp using process_radtags, from the Stacks software pipeline 1. 39  (Catchen, Hohenlohe, Bassham, Amores, & Cresko, 2013) , allowing for one mismatch in the barcode sequence. Sequencing RAD-tags resulted in a median value of 5,449,564 reads per individual. BWA-MEM 0. 7. 13  (Li & Durbin, 2009)  was used to map individual sequences against the reference genome of the great tit Parus major  (Laine et al. , 2016)  and to produce sam files using default options. Indeed, although great tit and blue tit diverged about 7-14 Ma  (Päckert et al.
sstacks was used to match loci against the catalog. Lastly, populations program in Stacks was used to genotype individuals. In this program, relatively permissive filters were applied, to retain SNP genotyped in at least 50% of individuals (all individuals from all sites grouped) and with a minimum read depth of 4. 350,941 SNP and 947 individuals were obtained in this "GeneralDataset. " We hence applied additional filters to this GeneralDataset using the programs VCFtools  (Danecek et al. , 2011)  and Plink  (Purcell et al. , 2007). We filtered for a minimum average read depth of 10 and a maximum average read depth of 100 (corresponding approximately to the 5%-95% distribution of read depth). SNP genotyped in <80% of the individuals were removed. We removed SNPs with observed heterozygosity ≥0.
65 among individuals on Corsica or on mainland to reduce the potential occurrence of stacked paralogues. Individuals below 85% genotyping rate were removed. Identity-bystate (IBS) was estimated for three replicated individuals (from the DNA extraction to SNP calling) in order to investigate reliability of the entire genotyping process. The IBS measured between replicates was high, ranging from 0. 9989 to 0. 9999, indicating very low genotyping error rate. These replicates were then removed from the dataset. Using the R packages gdsfmt and SNPRelate  (Zheng et al. , 2012) , we measured the realized genomic relatedness (GRM) between individuals in order to remove highly related individuals (i. e. , full-sibs and parent-offspring). For each pair of individuals with relatedness ≥0. 35, we removed one individual.
This procedure was applied in order to limit biases due to highly related individuals. Indeed, since we sampled breeding birds at their nests for the four sites studied on the long term and that they tend to disperse relatively close to their nests, we expected a higher percentage of related individuals than there actually is in the population. We then limited the number of individuals to 60, chosen at random, in populations (A1D, B3E, B4D, & B4E) in which a large number of individuals were genotyped. This limitation was achieved in order to limit differences in analyses precision between populations due to unequal sample sizes (all individuals will be used in another ongoing study of the genomic architecture of quantitative adaptive traits). We hence removed potential monomorphic SNPs and created the dataset "FilteredDataset.
" 454 individuals (Table  1 ) and 144,773 SNPs were kept in this final dataset used for all the genomic analyses excepted analyses of demographic history using ABC. The median genotyping rate across all SNPs for these individuals was 0. 981. The median read depth across genotypes (SNPs × Individual) was 49. 2x. The number of SNPs per chromosome ranged from 143 (LGE22) to 15,738 (chromosome 2). Further filtering (e. g. , MAF) was often operated, depending on the analyses, and thereafter mentioned if it was the case. To perform analyses of demographic history using ABC analyses, we produced a haplotype VCF file for these 454 aforementioned individuals with the populations module of Stacks and we filtered it as explained in the Note S1.
| Analysis of genetic structure and effects of environmental variables We used PCAs with the function snpgdsPCA from snprelate to depict genetic structure between individuals. PCAs were run for the entire dataset, for mainland and Corsican populations separately and for each pairs of deciduous and evergreen populations. We inferred admixture proportions for each individual using Admixture 1. 23  (Alexander, Novembre, & Lange, 2009)  with K-values ranging from 1 to 12 and 1,000 bootstraps. The different clustering solutions were inferred by plotting cross-validations errors and by plotting individual admixture proportion. The effect of environmental variables, forest phenology (E vs. D), geographic distance (latitude and longitude), and altitude, on genomic differentiation, was measured using a redundancy analysis (RDA)  (Forester, Jones, Joost, Landguth, & Lasky, 2015; Legendre & Fortin, 2010)  as implemented in the R package Vegan  (Oksanen et al.