High‐Sensitivity Detection of PNH Red Blood Cells, Red Cell Precursors, and White Blood Cells
Notice bibliographique
Résumé
Flow cytometry is the method of choice to 'diagnose' paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH) and has led to improved patient management. Most laboratories have limited experience with PNH testing, and many different flow approaches are used. Careful selection and validation of antibody conjugates has allowed the development of reagent cocktails suitable for detection of PNH RBCs, CD71+ reticulocytes, and WBCs in clinical/sub-clinical PNH samples. A CD235a-FITC/CD59-PE assay was developed capable of detecting Type III PNH RBCs at 0.01% sensitivity. A protocol targeting immature CD71+ RBCs can detect PNH reticulocytes at similar sensitivity. Four-color FLAER-based neutrophil and monocyte assays were developed to detect PNH phenotypes at a level of 0.01% and 0.04% sensitivity, respectively. For instrumentation with five or more PMTs, a single-tube 5-color FLAER/CD157-based assay to simultaneously detect PNH neutrophils and monocytes is described. Using these standardized approaches, results have demonstrated good intra- and inter-laboratory performance characteristics even in laboratories with little prior experience performing PNH testing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».