Limitations of Antinuclear Antibody Tests (HEp-2) Are Overcome with the Autoimmune Target Test (IT-1) in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Controversy concerning the antinuclear antibody (ANA)-positive rates in patients with systemic lupus erythematous (SLE) has persisted, and many efforts in improving the test quality have been made. After reading the article “Abnormal ANA titers are less common than generally assumed in established cases of SLE” by Sjöwall, et al 1, we would like to express our opinion. In this article, the 95th percentile titer (women 1:200, men 1:80) of healthy blood donors was chosen as the standard in determining the cutoff titer for the ANA test in patients with SLE. As a result, the article reported a fluorescent ANA-positive rate in patients with established SLE as 76%, and it focused on its result of a lower positive rate. However, this finding may result in misunderstanding, by leading investigators to accept a much lower ANA-positive rate than what had been previously reported. Further, it has a potential threat in questioning the basic pathogenesis of SLE, which is destined to … Address reprint requests to Prof. T.Y. Kim; E-mail: tykim{at}hanyang.ac.kr
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».