Performance of Antinuclear Antibodies for Classifying Systemic Lupus Erythematosus: A Systematic Literature Review and Meta‐Regression of Diagnostic Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the published literature on the performance of indirect immunofluorescence (IIF)-HEp-2 antinuclear antibody (ANA) testing for classification of systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: A systematic literature search was conducted in the Medline, Embase, and Cochrane databases for articles published between January 1990 and October 2015. The research question was structured according to Population, Intervention, Comparator, Outcome (PICO) format rules, and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) recommendations were followed where appropriate. Meta-regression analysis for diagnostic tests was performed, using the ANA titer as independent variable, while sensitivity and specificity were dependent variables. RESULTS: Of 4,483 publications screened, 62 matched the eligibility criteria, and another 2 articles were identified through reference analysis. The included studies comprised 13,080 SLE patients in total, of whom 12,542 (95.9%) were reported to be IIF-ANA positive at various titers. For ANA at titers of 1:40, 1:80, 1:160, and 1:320, meta-regression gave sensitivity values of 98.4% (95% confidence interval [95% CI] 97.6-99.0%), 97.8% (95% CI 96.8-98.5%), 95.8% (95% CI 94.1-97.1%), and 86.0% (95% CI 77.0-91.9%), respectively. The corresponding specificities were 66.9% (95% CI 57.8-74.9%), 74.7% (95% CI 66.7-81.3%), 86.2% (95% CI 80.4-90.5%), and 96.6% (95% CI 93.9-98.1%), respectively. CONCLUSION: The results of this systematic literature review and meta-regression confirm that IIF-ANAs have high sensitivity for SLE. ANAs at a titer of 1:80 have sufficiently high sensitivity to be considered as an entry criterion for SLE classification criteria, i.e., formally test other classification criteria for SLE only if ANAs of at least 1:80 have been found.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».