Detection of autoantibodies using chemiluminescence technologies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Although autoantibody detection methods such as indirect immunofluorescence (IIF) and enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) have been available for many years and are still in use the innovation of fast, fully automated instruments using chemiluminescence technology in recent years has led to rapid adoption in autoimmune disease diagnostics. In 2009, BIO-FLASH, a fully automated, random access chemiluminescent analyzer, was introduced, proceeded by the development of the QUANTA Flash chemiluminescent immunoassays (CIA) for autoimmune diagnostics. OBJECTIVE: To summarize the evolution of CIAs for the detection of autoantibodies and to review their performance characteristics. METHODS: Pubmed was screened for publications evaluating novel QUANTA Flash assays and how they compare to traditional methods for the detection of autoantibodies. In addition, comparative studies presented at scientific meetings were summarized. RESULTS: Several studies were identified that compared the novel CIAs with conventional methods for autoantibody detection. The agreements ranged from moderate to excellent depending on the assay. The studies show how the CIA technology has enhanced the analytical and clinical performance characteristics of many autoantibody assays supporting both diagnosis and follow-up testing. CONCLUSION: CIA has started to improve the diagnostic testing of autoantibodies as an aid in the diagnosis of a broad range of autoimmune diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».