Technological advances in diagnostic testing for von Willebrand disease: new approaches and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic tests for von Willebrand disease (VWD) are important for the assessment of VWD, which is a commonly encountered bleeding disorder worldwide. Technical innovations have been applied to improve the precision and lower limit of detection of von Willebrand factor (VWF) assays, including the ristocetin cofactor activity assay (VWF:RCo) that uses the antibiotic ristocetin to induce plasma VWF binding to glycoprotein (GP) IbIXV on target platelets. VWF-collagen-binding assays, depending on the type of collagen used, can improve the detection of forms of VWD with high molecular weight VWF multimer loss, although the best method is debatable. A number of innovations have been applied to VWF:RCo (which is commonly performed on an aggregometer), including replacing the target platelets with immobilized GPIbα, and quantification by an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), immunoturbidimetric, or chemiluminescent end-point. Some common polymorphisms in the VWF gene that do not cause bleeding are associated with falsely low VWF activity by ristocetin-dependent methods. To overcome the need for ristocetin, some new VWF activity assays use gain-of-function GPIbα mutants that bind VWF without the need for ristocetin, with an improved precision and lower limit of detection than measuring VWF:RCo by aggregometry. ELISA of VWF binding to mutated GPIbα shows promise as a method to identify gain-of-function defects from type 2B VWD. The performance characteristics of many new VWF activity assays suggest that the detection of VWD, and monitoring of VWD therapy, by clinical laboratories could be improved through adopting newer generation VWF assays.
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».