MUC1 gene-derived glycoprotein assays for monitoring breast cancer (CA 15-3, CA 27.29, BR): are they measuring the same antigen?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There are 2 general types of assays measuring MUC1 gene-derived glycoprotein: assays for cancer antigen (CA) 15-3, which are sandwich assays, and assays for CA 27.29, which are competitive assays. These 2 types of assays measure slightly different parts of this tandem-repeat molecule. Across-method assay differences hinder the exchange of patient test values among integrated health care networks and among countries. OBJECTIVE: This report evaluates the method differences among these assays to determine if the differences between these assays are mainly related to variations in calibration or differences in analyte specificity. DESIGN: Data from 22 College of American Pathologists survey challenges were analyzed to compare 10 commercial assay methods for these 2 related analytes. In addition, data from 58 patient samples were analyzed to compare 3 of these assays. RESULTS: The linear correlation coefficients comparing the within-method medians of these proficiency test distributions were very high (>0.99) for all of the methods; however, the regression slopes varied from 0.836 to 1.095. The regression slopes for the patient specimens varied similarly, but the correlation coefficients were lower. CONCLUSIONS: This study indicates that many of the test value differences for these measurements are due to differences in assay calibration rather than differences in the specificity of the assay measurement systems. Survey test data potentially could be used to help harmonize these assay differences.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».