Toward a new autoantibody diagnostic orthodoxy: understanding the bad, good and indifferent
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advances in diagnostic technologies used to detect autoantibodies have made it difficult for even the most modern laboratory to keep abreast of the changing approaches and platforms, not to mention the clinicians who are hard pressed to keep abreast of evolving diagnostic paradigms attended by these newer techniques. While autoantibody testing is traditionally considered to be primarily serving the realm of diagnostic medicine, there is little doubt that autoantibodies are also being recognized as an approach to providing prognostic and therapeutic information. Accordingly, along with related proteomics, genomics and metabolomics, it is taking on increasing importance in the realm of personalized medicine. In today's world of autoantibody diagnostics, overarching concerns about false-negative and false-positive autoantibodies tests cannot be summarily dismissed by citing pros or cons of any one technology or diagnostic platform, but often point to persisting gaps in our knowledge about, and understanding of, the origin and roles of autoantibodies. Before we can hope to completely understand the enigmas that attend the results of autoantibody diagnostic tests, perhaps it is time to step back and re-examine long-accepted paradigms and beliefs. This review will address some of the issues that impact on autoantibody detection technologies and some of the considerations and issues that will attend a new orthodoxy of autoantibody diagnostics. These issues will be addressed in the context of "bad" (pathogenic), "good" (protective) or "indifferent" (no apparent role in disease) autoantibodies.
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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 | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».