Migrants and Migration in Modern North America: Cross-Border Lives, Labor Markets, and Politics by Dirk Hoerder and Nora Faires, eds. (review)
Notice bibliographique
Résumé
Paraneoplastic neurological syndromes (PNS) are devastating neurological disorders secondary to cancer, associated with onconeural autoantibodies. Such antibodies are directed against neuronal antigens aberrantly expressed by the tumor. The detection of onconeural antibodies in a patient is extremely important in diagnosing a neurological syndrome as paraneoplastic (70% is not yet known to have cancer) and in directing the search for the underlying neoplasm. At present six onconeural antibodies are considered 'well characterized' and recognize the antigens HuD, CDR62 (Yo), amphiphysin, CRMP-5 (CV2), NOVA-1 (Ri), and Ma2. The gold standard of detection is the characteristic immunohistochemical staining pattern on brain tissue sections combined with confirmation by immunoblotting using recombinant purified proteins. Since all six onconeural antibodies are usually analyzed simultaneously and objective cut-off values for these analyses are warranted, we developed a multiplex assay based on Luminex technology. Reaction of serial dilutions of six onconeural standard sera with microsphere-bound antigens showed lower limits of detection than with Western blotting. Using the six standard sera at a dilution of 1:200, the average within-run coefficient of variation (CV) was 4% (range 1.9-7.3%). The average between-run within-day CV was 5.1% (range 2.9-6.7%) while the average between-day CV was 8.1% (range 2.8-11.6%). The shelf-life of the antigen coupled microspheres was at least two months. The sensitivity of the multiplex assay ranged from 83% (Ri) to 100% (Yo, amphiphysin, CV2) and the specificity from 96% (CV2) to 100% (Ri). In conclusion, Luminex-based multiplex serology is highly reproducible with high sensitivity and specificity for the detection of onconeural antibodies. Conventional immunoblotting for diagnosis of onconeural antibodies in the setting of a routine laboratory may be replaced by this novel, robust technology.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».