Evaluation of an automated method for measuring von <scp>W</scp>illebrand factor activity in clinical samples without ristocetin
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The development of an automated, von Willebrand factor (VWF) activity assay, Innovance(®) VWF Ac (VWF:Ac), which measures VWF binding to the platelet receptor glycoprotein Ibα without ristocetin, led us to evaluate the assay for diagnosing von Willebrand disease (VWD) and monitoring therapy. METHODS: After validating that the assay could be performed on an instrument from a different manufacturer, we compared VWF:Ac to VWF ristocetin cofactor activity (VWF:RCo) findings, including ratios of activity/antigen, for 100 healthy controls and 262 consecutive clinical samples from 217 patients (197 adults, 64 children, n = 1 age unknown) referred for VWF testing. RESULTS: There was excellent correlation (R(2) = 0.96) between VWF:Ac results run at two different sites on two different instruments. VWF:Ac had greater precision and sensitivity to low levels of VWF than the VWF:RCo method. Although there was good correlation between VWF:Ac and VWF:RCo results among healthy controls and patient subjects, VWF:Ac results were undetectable and/or significantly lower than VWF:RCo among patients who had types 2A, 2B, or 2M VWD. Additionally, a higher proportion of patient samples were classified as showing qualitative defects using the VWF:Ac compared with VWF:RCo method. While most samples drawn on VWD therapy had similar VWF levels by VWF:Ac and VWF:RCo, a type 2B VWD subject on replacement had much lower activity estimated by VWF:Ac. CONCLUSION: We conclude that Innovance(®) VWF Ac is suitable for the diagnosis, classification, and monitoring of VWD, and that it has a number of advantages over VWF:RCo method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».