Lymphocyte Transformation Testing for Quantifying Metal-Implant-Related Hypersensitivity Responses
Notice bibliographique
Résumé
Hypersensitivity to metallic implants has been documented in case reports and cohort studies. However, this phenomenon remains unpredictable and poorly understood. There is continuing concern about the extrapolation of dermal patch testing to the periimplant environment. The utility of lymphocyte transformation testing (LTT) for predicting implant-related sensitivity in orthopedic patients was evaluated by contrasting LTT and patch-testing protocols and examining original cohort LTT data of subjects with and without implants. LTT of peripheral blood lymphocytes was performed, using four groups: (1) age-matched controls; (2) patients with osteoarthritis (preimplant), with and without dermal metal sensitivity; and (3) patients with total hip arthroplasty. A stimulation index of greater than 2 ( p < .05) indicated metal sensitivity. Patients with osteoarthritis and a history of metal sensitivity were more reactive to nickel than were those of any other group, as expected (ie, 66% incidence and average stimulation index of > 20). However, subjects with implants (group 3) were threefold more reactive to chromium (p < .04) than were controls (group 1) or subjects with osteoarthritis (group 2). Quantifiable lymphocyte reactivity as exemplified by increased incidence and average reactivity levels was metal implant specific (characteristic of adaptive immune responses) and suggests that LTT may be useful in the determination of implant-specific sensitivity. Advantages of LTT include quantitative results and the facilitation of multichallenge agent and dose testing. Thus, LTT (provided by laboratories fully disclosing testing methods) may be an additional tool in the armamentarium of physicians.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».