MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1989885720 · doi:10.1191/0961203306lu2327oa

Advances and Applications of Multiplexed Diagnostic Technologies in Autoimmune Diseases

2006· review· en· W1989885720 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLupus · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyMedicineStandardizationComputational biologyEmerging technologiesImmunologyComputer scienceBiologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a rapid proliferation of new technologies to identify an ever increasing spectrum of autoantibodies in diverse medical conditions that range from organ-specific autoimmune diseases to systemic rheumatic diseases. Although many laboratories have adopted diagnostic platforms, such as enzyme linked immunoassays (ELISAs), to improve turn around times and meet budget constraints, the prevailing evidence is that the rapid adoption of new technologies is not attended by an appropriate balance of assay sensitivity and specificity. Emerging diagnostic technologies include addressable laser bead immunoassays, microarrays in microfluidics platforms and nanobarcode particles. Although these technologies provide advantages of high-throughput, multiplexed autoantibody assays that can be coupled to other disease specific biomarkers (ie, cytokines, single nucleotide polymorphisms) there is a clear need for standardization and internal validation before they are adopted into the clinical diagnostic laboratory.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,333 · 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