Four Anti-dsDNA Antibody Assays in Relation to Systemic Lupus Erythematosus Disease Specificity and Activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Analysis of antibodies against dsDNA is an important diagnostic tool for systemic lupus erythematosus (SLE), and changes in anti-dsDNA antibody levels are also used to assess disease activity. Herein, 4 assays were compared with regard to SLE specificity, sensitivity, and association with disease activity variables. METHODS: Cross-sectional sera from 178 patients with SLE, of which 11 were followed consecutively, from a regional Swedish SLE register were analyzed for immunoglobulin G (IgG) anti-dsDNA by bead-based multiplex assay (FIDIS; Theradig), fluoroenzyme-immunoassay (EliA; Phadia/Thermo Fisher Scientific), Crithidia luciliae immunofluorescence test (CLIFT; ImmunoConcepts), and line blot (EUROLINE; Euroimmun). All patients with SLE fulfilled the 1982 American College of Rheumatology and/or the 2012 Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC-12) classification criteria. Healthy individuals (n = 100), patients with rheumatoid arthritis (n = 95), and patients with primary Sjögren syndrome (n = 54) served as controls. RESULTS: CLIFT had the highest SLE specificity (98%) whereas EliA had the highest sensitivity (35%). When cutoff levels for FIDIS, EliA, and EUROLINE were adjusted according to SLICC-12 (i.e., double the reference limit when using ELISA), the specificity and sensitivity of FIDIS was comparable to CLIFT. FIDIS and CLIFT also showed the highest concordance (84%). FIDIS performed best regarding association with disease activity in cross-sectional and consecutive samples. Fisher's exact test revealed striking differences between methods regarding associations with certain disease phenotypes. CONCLUSION: CLIFT remains a good choice for diagnostic purposes, but FIDIS performs equally well when the cutoff is adjusted according to SLICC-12. Based on results from cross-sectional and consecutive analyses, FIDIS can also be recommended to monitor disease activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».