Immunophenotypic analysis of erythroid dysplasia in myelodysplastic syndromes. A report from the IMDSFlow working group
Notice bibliographique
Résumé
Current recommendations for diagnosing myelodysplastic syndromes endorse flow cytometry as an informative tool. Most flow cytometry protocols focus on the analysis of progenitor cells and the evaluation of the maturing myelomonocytic lineage. However, one of the most frequently observed features of myelodysplastic syndromes is anemia, which may be associated with dyserythropoiesis. Therefore, analysis of changes in flow cytometry features of nucleated erythroid cells may complement current flow cytometry tools. The multicenter study within the IMDSFlow Working Group, reported herein, focused on defining flow cytometry parameters that enable discrimination of dyserythropoiesis associated with myelodysplastic syndromes from non-clonal cytopenias. Data from a learning cohort were compared between myelodysplasia and controls, and results were validated in a separate cohort. The learning cohort comprised 245 myelodysplasia cases, 290 pathological, and 142 normal controls; the validation cohort comprised 129 myelodysplasia cases, 153 pathological, and 49 normal controls. Multivariate logistic regression analysis performed in the learning cohort revealed that analysis of expression of CD36 and CD71 (expressed as coefficient of variation), in combination with CD71 fluorescence intensity and the percentage of CD117+ erythroid progenitors provided the best discrimination between myelodysplastic syndromes and non-clonal cytopenias (specificity 90%; 95% confidence interval: 84–94%). The high specificity of this marker set was confirmed in the validation cohort (92%; 95% confidence interval: 86–97%). This erythroid flow cytometry marker combination may improve the evaluation of cytopenic cases with suspected myelodysplasia, particularly when combined with flow cytometry assessment of the myelomonocytic lineage.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».