Technical and clinical evaluation of anti‐ribosomal P protein immunoassays
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies to the three ribosomal phospho (-P) proteins P0, P1, P2, referred to as Rib-P, are specifically found in 10-40% of patients with systemic lupus erythematosus. The variations in the observed frequency of these autoantibodies is related to a number of factors such as the test system used to detect the antibodies. Several immunoassays that were designed for research and diagnostic laboratory use have been developed. The autoantigens employed in these tests include native proteins, recombinant polypeptides, and synthetic peptides. In this study, we compared the technical and clinical accuracy of anti-Rib-P antibody assays from different commercial suppliers including ELISA systems and a novel addressable laser bead assay (from Euroimmun, MBL, Pharmacia Diagnostics, INOVA). Although the assays from all suppliers used in this study performed well in the technical part of the study, relatively poor correlations and significant differences in the clinical accuracy were found. Based on the results, we conclude that the detection of anti-Rib-P antibodies strongly depends on both the nature of the antigen and the detection system. We recommend that anti-Rib-P assays should be standardized on an international level. The Varelisa Rib-P profile and the addressable laser bead Rib-P assays represent promising tools and platforms for the detection of anti-Rib-P antibodies in the future.
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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 | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».