Measurement of antinuclear antibodies by multiplex immunoassay: a prospective, multicenter clinical evaluation.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We conducted a prospective, multicenter evaluation of autoantibody testing by multiplex immunoassay in patients with known or suspected connective tissue diseases (CTD). We evaluated agreement between multiplex immunoassay and enzyme immunoassay (EIA) and assessed the diagnostic utility of autoantibody profiles. METHODS: Samples from 908 patients with suspected CTD seen in rheumatology clinics were collected prospectively at 3 tertiary care centers. Diagnoses were established according to recognized classification criteria. Tests for autoantibodies were obtained by multiplex immunoassay and by EIA. The results of the multiplex immunoassay were analyzed using a previously validated interpretative algorithm, MDSS (Medical Decision Support Software), that suggests possible disease associations based on the pattern of results for the autoantibodies. RESULTS: The median patient age was 49.7 years; 83% were female. The most common diagnoses were rheumatoid arthritis in 352 patients and systemic lupus erythematosus (SLE) in 332 patients. Agreement between multiplex and EIA testing ranged from a high of 99% (95% CI 98% to 100%) for Jo-1 to a low of 79% (95% CI 76% to 82%) for antinuclear antibodies. The MDSS algorithm suggested an appropriate disease association in 75% to 100% of patients with SLE. The results varied depending on the disease and the autoantibodies present. CONCLUSION: These results suggest that patterns of autoantibodies detected by multiplex immunoassay testing, when analyzed by an interpretative algorithm, are useful in the evaluation of patients with CTD in situations of high disease prevalence. Further testing is necessary to determine its utility in settings of low disease prevalence.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».