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Enregistrement W2473275850 · doi:10.1007/s13317-016-0081-2

Recognition of the dense fine speckled (DFS) pattern remains challenging: results from an international internet-based survey

2016· article· en· W2473275850 sur OpenAlexaff
Chelsea Bentow, Marvin J. Fritzler, Eckart Mummert, Michael Mähler

Notice bibliographique

RevueAutoimmunity Highlights · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIIfHomogeneousAnti-nuclear antibodyIndirect immunofluorescenceMedicineArtificial intelligenceAntibodyComputer scienceImmunologyAutoantibodyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The dense fine speckled (DFS) pattern as detected by indirect immunofluorescence (IIF) on HEp-2 cells has been associated with several inflammatory diseases but is most commonly observed in individuals that do not have an antinuclear antibody (ANA)-associated rheumatic disease and even in apparently healthy individuals. Consequently, the accurate identification and correct reporting of this IIF pattern is of utmost importance and accordingly has been recognized by several international study groups for the detection of ANA. Furthermore, the DFS IIF pattern has recently been recommended as a competency level recognition pattern by the International Consensus on Antinuclear Antibody (ANA) Pattern (ICAP, http://www.anapatterns.org/ ) Committee. The objective of this study was to use an internet-based survey to assess how accurately the DFS IIF pattern was recognized by experienced technologists. METHODS: High-resolution digital IIF images were captured using the automated IIF NOVA View instrument (Inova Diagnostics, San Diego, CA). Ten images were posted in an anonymous, international, internet-based interpretive survey. Two hundred and thirty IIF technologists were invited to participate. Four of the images in the survey were from previously characterized serum samples with classical ANA IIF patterns (nucleolar, centromere, homogeneous, and speckled) and two of the images were from samples with a DFS IIF ANA pattern and isolated anti-DFS70 antibodies as determined by a chemiluminescence immunoassay. The remaining four images were from sera with the classic IIF ANA patterns referred to above and mixed with a monospecific anti-DFS70-positive sample. The survey included multiple choice selections: homogeneous, DFS, centromere, nucleolar, speckled, other, or unrecognizable. RESULTS: 125 of the 230 participants who completed the survey had diverse levels of experience in IIF pattern recognition on HEp-2 cells ranging from <1 year to >10 years of experience (average >10 years). Participants had a high concordance in correctly classifying the classical ANA IIF patterns: ranging from 95.2 % for centromere to 74.4 % for nucleolar patterns. The unmixed DFS pattern was recognized with significantly lower accuracy (~50 %; p < 0.05). However, less than 10 % correctly identified mixed patterns derived from the sera containing both clinically relevant ANA and anti-DFS70 antibodies. CONCLUSIONS: Recognizing the DFS ANA IIF pattern and mixed IIF patterns composed of DFS + clinically relevant ANA patterns poses a significant challenge. Consequently, it seems imperative that DFS-specific immunoassays should be used to confirm the presence of anti-DFS70 antibodies before definitive results are reported to physicians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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