Improved diagnoses of autoimmune hepatitis using an anti‐actin ELISA
Notice bibliographique
Résumé
The presence of antismooth muscle antibodies is one of the diagnostic criteria of autoimmune hepatitis. We evaluated a new anti-F-actin ELISA test and compared it with indirect immunofluorescence assay (IIFA) for antismooth muscle antibodies (ASMA). Two hundred and nine serum samples (35 autoimmune hepatitis, 174 other hepatopathies and control sera) were tested by IIFA on mouse stomach kidney sections for ASMA and by the Quanta Lite Actin ELISA for anti-F-actin antibodies. ASMA were detected in 26 of 35 sera from autoimmune hepatitis (74%) as compared with 25 (71%) with anti-actin antibodies, as well as in 25 of 49 (51%) samples from viral hepatitis as compared with 7 (14%) with anti-actin antibodies. With regards to autoimmune hepatitis, though sensitivity (74.3 vs 71.4%) and negative predictive value (93.5 vs 93.9%) of ASMA and anti-actin ELISA were comparable, anti-actin ELISA was significantly better than ASMA IIFA in terms of specificity (89.7 vs 74.7%), and positive predictive value (58.1 vs 37.1%). Although frequently positive in HCV samples, a comparable sensitivity but better specificity makes the anti-actin ELISA a useful tool in combination with ASMA IIFA for the screening and diagnosis of autoimmune hepatitis.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».