Laboratory Testing for Hit Antibodies: How Much Class Do We Need?.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract HIT is usually caused by platelet-activating antibodies of IgG class that bind to neoepitopes on platelet factor 4 (PF4) bound to heparin or certain other polyanions. Commercial enzyme-immunoassays (EIAs), however, measure PF4/polyanion-reactive antibodies of IgA and IgM class, in addition to IgG class antibodies. This raises the question: Does the detection of these IgA and IgM class antibodies improve HIT assay operating characteristics (perhaps because IgA and IgM are a marker for pathogenic HIT-IgG and/or for clinical HIT) or worsen operating characteristics (perhaps via detection of numerous non-HIT sera containing non-pathogenic IgA and/or IgM class antibodies)? We performed systematic serologic studies of 362 stored sera from a clinical trial of heparin therapy (Arch Intern Med2003; 163: 2518) in which 12 patients developed HIT by clinical criteria (>50% platelet count fall) and 350 patients did not develop HIT. Assays used included: serotonin release assay (SRA); in-house PF4/heparin-EIA that individually detects IgG (EIA-G), IgA (EIA-A), and IgM (EIA-M) class antibodies; and commercial EIA from GTI (EIA-GTI). The 12 patients with clinical HIT tested strongly positive in the SRA, EIA-G, and EIA-GTI (Table 1). Positive tests among the 350 non-HIT patients (to calculate test specificity) were seen in 12 (SRA), 28 (EIA-G), and 69 (EIA-GTI) patients. Table 1. Serologic features of 12 patients with clinical HIT. Serotonin Release In-house EIA-IgG Commercial EIA IQR=interquartile (25%, 75%) range; data are percent serotonin release using washed platelets and absorbance units (OD405) using EIA-G and EIA-GTI. Sensitivity (true-POS) 12/12 (100%) 12/12 (100%) 12/12 (100%) Median (IQR) POS result 98.5% (90.0, 99.5) 1.669 (1.223, 2.056) 1.802 (1.355, 2.344) Specificity (true-NEG) 338/350 (96.6%) 322/350 (92.0%) 281/350 (80.3%) In contrast, the EIA-A and EIA-M assays were positive in less than half of the HIT patients. Further, the magnitude of the IgA and IgM anti-PF4/heparin immune response did not differ between the 12 HIT patients, and the 69 non-HIT patients who had any PF4/polyanion immune response, as defined by a positive EIA-GTI without HIT (Table 2). Table 2. Comparison of the HIT and non-HIT Immune Response for IgA and IgM. IgA Positive IgA: Median (IQR) IgM Positive IgM: Median (IQR) * Non-HIT immune response defined as positive EIA-GTI but no clinical HIT. HIT (n=12) 5/12 (41.7%) 0.400 (0.210, 1.421) 3/12 (25.0%) 0.340 (0.269, 0.522) Non-HIT immune response (n=69)* 25/69 (36.2%) 0.316 (0.208, 0.870) 18/69 (26.1%) 0.322 (0.193, 0.475) P value 0.75 0.58 1.00 0.25 Similar observations were made when we compared the 24 SRA-positive patients (including the 12 HIT patients) against the 57 SRA-negative, EIA-GTI positive patients. CONCLUSION: Detection of PF4/polyanion-reactive IgA and IgM class antibodies worsens the operating characteristics of HIT assays through the detection of numerous non-pathogenic antibodies, without any offsetting advantages in the detection of pathogenic HIT antibodies. Optimal diagnostic laboratory testing for HIT antibodies should include a platelet activation assay and an EIA that detects only IgG class antibodies reactive against PF4/heparin (or PF4/polyanion).
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».