International multi-center evaluation of a novel chemiluminescence assay for the detection of anti-dsDNA antibodies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anti-double stranded desoxyribonucleic acid (anti-dsDNA) antibodies are considered fairly specific for systemic lupus erythematosus (SLE) and their quantification is useful for the clinical management of SLE patients. We assessed the diagnostic performance of the QUANTA Flash dsDNA chemiluminescent immunoassay (CIA) in comparison to an ELISA, using patients from five participating countries. The main focus was to evaluate the correlation between anti-dsDNA antibody results from the CIA and global SLE disease activity, as measured by the SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K). PATIENTS AND METHODS: A total of 1431 samples (SLE, n = 843; disease controls, n = 588) from five countries (Canada, USA, Portugal, Sweden and Spain) were tested with QUANTA Flash dsDNA (Inova Diagnostics, San Diego, CA, USA). Data obtained with the QUANTA Lite dsDNA SC ELISA (Inova Diagnostics) were available for samples from three sites (Canada, USA and Sweden, n = 566). The SLEDAI-2K scores were available for 805 SLE patients and a cut-off of > 4 was used to define active disease. RESULTS: QUANTA Flash dsDNA had a sensitivity of 54.3% for the diagnosis of SLE, combined with 89.8% specificity. Anti-dsDNA antibody levels were significantly higher (p < 0.0001) in active SLE (SLEDAI-2K > 4; n = 232; median value 83.0 IU/mL) versus the inactive patients (n = 573; median value 22.3 IU/mL), and the SLEDAI-2K scoring correlated with their dsDNA antibody levels (Spearman's rho = 0.44, p < 0.0001). Similar but less pronounced findings were also found for the ELISA, in relation to disease activity. CONCLUSIONS: The QUANTA Flash dsDNA assay showed good clinical performance in a large international multi-center study. Additionally, the strong correlation between anti-dsDNA antibody results and SLEDAI-2K scores supported the potential utility of QUANTA Flash dsDNA for monitoring 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».