Evaluation of particle gel immunoassays for the detection of severe immunoglobulin A deficiency and anti‐human immunoglobulin A antibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunoglobulin A (IgA)-deficient patients with anti-IgA (Ab) require transfusions using blood components with less than 0.05 mg IgA/dL as they are known to be safe for these patients. Identification of severely IgA-deficient (IgA SD) donors involved preliminary screening by the Ouchterlony double immunodiffusion assay followed by confirmatory testing at the required level of sensitivity for IgA and Ab at an external reference laboratory. Two in vitro particle gel immunoassays (ID-PaGIA IgA deficiency test and anti-IgA test) were also evaluated for their suitability in identifying IgA SD individuals and determining their Ab status. STUDY DESIGN AND METHODS: Samples from 198 donors and 36 patients, subjected to confirmatory testing for IgA SD and Ab over a 2-year period, were also evaluated using the ID-PaGIA kits. RESULTS: DiaMed test sensitivity and specificity for detection of IgA SD in donors was 98% whereas for Ab, test sensitivity was 91% at a specificity of 94%. In patients, sensitivity was 94% for IgA SD and 67% for Ab, both tests at a specificity of 100%. CONCLUSIONS: The ID-PaGIA IgA deficiency test was a sensitive and specific tool for identifying IgA SD donors or patients. Sensitivity of the Ab test was high for donors but reduced for patients and of high specificity in both groups. Further studies with patients are needed to confirm this latter observation. Implementation of these tests would make it possible to supply appropriate products from IgA SD donors to prevent anaphylactic transfusion reactions in patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».