Threshold for basophil activation test positivity in neuromuscular blocking agents hypersensitivity reactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several different criteria for the positivity of the flow-assisted Basophil Activation Test (BAT) for the diagnosis of Neuromuscular Blocking Agents (NMBA) hypersensitivity reactions have been used in past studies. Our aims were to determine the threshold for BAT positivity expressed as the stimulation index (SI, calculated as the percentage of activated basophils after stimulation with NMBA divided by the number of basophils with no NMBA stimulation) and as the percentage of activated basophils, and to determine the sensitivity and specificity of BAT for NMBAs. METHODS: 22 consenting adult patients with previous intraanaesthetic NMBAs-related hypersensitivity reactions were tested for the culprit drug. 34 controls who tolerated NMBAs were similarly tested. BAT was performed using Flow2Cast technique and the up-regulation of the CD63 marker on the basophils was measured using Cell Quest programme (FACSCalibur Becton Dickinson, USA). Receiver operating characteristics curve (ROC) analysis was performed. RESULTS: ROC curve analysis for BAT results versus history yields a stimulation index of 1.76 as the optimal threshold, with an AUC of 0.81 (CI 95% 0.69-0.93, p < 0.01) and a percentage of activated basophils > 5.01%, with an AUC of 0.84 (CI 95% 0.72-0.95, p < 0.01). Considering both thresholds (the SI ≥ 1.76 together with the percentage of activated basophils > 5%) as diagnostic criteria, 15 patients had positive BAT, the overall BAT sensitivity being 68.18% (CI 95% 45.11-82.26%). None of the controls fulfilled both criteria and the specificity of the test was 100% (CI 95% 87.35-100%). CONCLUSIONS: With a stimulation index ≥ 1.76 and a percentage of activated basophils > 5.01% as threshold, the performance of BAT for NMBAs yields 68.18% sensitivity and 100% specificity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».