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Enregistrement W2134190275 · doi:10.1309/ajcpmrdzzfqm7yj4

Use of a FLAER-Based WBC Assay in the Primary Screening of PNH Clones

2009· article· en· W2134190275 sur OpenAlexaff
D. Robert Sutherland, Nancy Kuek, Juan I. Azcona‐Olivera, Tanya R. Anderson, Erica Acton, David Barth, Michael Keeney

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueComplement system in diseases
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParoxysmal nocturnal hemoglobinuriaclone (Java method)Flow cytometryAplastic anemiaImmunologyCD59CD33HemolysisCD64Molecular biologyMedicineBiologyAntibodyGeneticsStem cellCD34GeneBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnosis of paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH) with flow cytometry traditionally involves the analysis of CD55 and CD59 on RBCs and neutrophils. However, the ability to accurately detect PNH RBCs is compromised by prior hemolysis and/or transfused RBCs. Patients with aplastic anemia (AA) and myelodysplastic syndrome (MDS) can also produce PNH clones. We recently described a multiparameter fluorescent aerolysin (FLAER)-based flow assay using CD45, CD33, and CD14 that accurately identified PNH monocyte and neutrophil clones in PNH, AA, and MDS. Here, we compared the efficiency of this WBC assay with a CD59-based assay on RBCs during a 3-year period. PNH clones were detected with the FLAER assay in 63 (11.8%) of 536 samples tested, whereas PNH RBCs were detected in only 33 (6.2%), and always with a smaller clone size. The FLAER assay on WBCs is a more sensitive and robust primary screening assay for detecting PNH clones in clinical samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations77
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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