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Enregistrement W1979700045 · doi:10.1002/jcla.20258

Comparison between a liquid chromatography‐tandem mass spectrometry assay and a fluorescent polarization immunoassay to measure whole blood everolimus concentration in heart and renal transplantations

2008· article· en· W1979700045 sur OpenAlexaff
Éric Dailly, Guillaume Deslandes, Maryvonne Hourmant, Thierry Petit, Christian Renaud, M. Treilhaud, Pascale Jolliet

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Laboratory Analysis · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorescence polarization immunoassayEverolimusLiquid chromatography–mass spectrometryChromatographyMass spectrometryImmunoassayHeart transplantationChemistryTransplantationTandem mass spectrometryMedicineInternal medicineImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various methods [fluorescent polarization immunoassay (FPIA) and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) assay] are used for therapeutic drug monitoring of everolimus. The aim of this study is to compare these assays in renal and heart transplantation. The correlation between results was investigated by linear regression in 44 patients (24 heart recipients and 20 renal recipients--137 samples). The comparison between assays was performed by a paired t-test. A highly significant correlation was found between FPIA and LC-MS/MS in heart and renal recipients [FPIA=0.851 x LC-MS/MS+1.773r(2)=0.8738 (P<0.001)]. Paired t-tests did not show a significant difference between everolimus whole blood concentrations in the populations of heart and renal recipients or heart recipients or renal recipients. FPIA and LC-MS/MS assays gave consistent overall results although some significant differences were observed in some samples between these methods indicating that FPIA assay has limitations that deserve further investigations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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