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Enregistrement W2036197664 · doi:10.1155/2013/563751

A Novel Differential Predict Model Based on Matrix-Assisted Laser Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry and Serum Ferritin for Acute Graft-versus-Host Disease

2013· article· en· W2036197664 sur OpenAlexfundno aff
Chunyan Zhang, Shuhong Wang, Wenrong Huang, Guanghong Guo, Zhu-hong Zhang, Wenjun Mou, Li Yu, Yaping Tian

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational High-tech Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of ChinaGeneral Hospital of People’s Liberation ArmyCapital Health
Mots-clésFerritinHematopoietic stem cell transplantationMedicineSerum ferritinTransplantationInternal medicineImmunologyDiseaseGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical diagnosis of acute graft-versus-host disease (aGVHD) mainly depends on clinical manifestation and tissue biopsies, leading to a delayed diagnosis and treatment for aGVHD patients when the early symptom is insignificant. Our objective was to investigate the possibility of prewarning the risk of aGVHD before and after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HSCT) by serum protein profiling combined with serum ferritin. The difference in polypeptide expression before and after transplantation had been compared by using CLINPROT technology, and serum ferritin levels have been analyzed simultaneously. Through combining serum ferritin and MS spectral data, the diagnosis sensitivity and specificity of our model for prewarning severe aGVHD (III~IV°aGVHD) before transplant all increased to 90.0%, while after transplant, the sensitivity and specificity are 78.3% and 86.4%. Our joint prewarning model could predict the risk of aGVHD, especially severe aGVHD before and after transplant, which also provides a reliable method to the continuous monitoring of the condition of patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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