Microbead-based technologies in diagnostic autoantibody detection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a rapid proliferation of new technologies to identify a spectrum of autoantibodies in medical conditions that range from organ-specific autoimmune diseases to systemic rheumatic diseases. Although many laboratories have adopted high-throughput diagnostic platforms such as enzyme linked immunoassays (ELISA), other technologies such as microbead-based assays are emerging as an alternative diagnostic platform. OBJECTIVE: To understand the performance and importance of bead based immunoassays in clinical diagnostics and therapeutics. METHOD: Current literature was reviewed using the PubMed search engine combining keywords of immunoassay and Luminex, as well as a personal literature database. Included in the evaluation and commentary are bead-based assays such as addressable laser bead immunoassays and related magnetic bead assays. CONCLUSIONS: Comparison with other conventional technologies has indicated that laser microbead immunoassays are reliable, accurate, cost-effective, highly sensitive and have rapid turn around time for results. While there are advantages to this diagnostic platform, there are challenges that must be addressed before wider acceptance or long-term use of this technology platform in the routine clinical diagnostic laboratory.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».