Comparison of a New Multiplex Immunoassay for Measurement of Ferritin, Soluble Transferrin Receptor, Retinol-Binding Protein, C-Reactive Protein and α1-Acid-glycoprotein Concentrations against a Widely-Used s-ELISA Method
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a multiplex ELISA (Quansys Biosciences) was developed that measures ferritin, soluble transferrin receptor (sTfR), retinol-binding protein (RBP), C-reactive protein (CRP), α1-acid glycoprotein (AGP), thyroglobulin, and histidine-rich protein 2. Our primary aim was to conduct a method-comparison study to compare five biomarkers (ferritin, sTfR, RBP, CRP, and AGP) measured with the Quansys assay and a widely-used s-ELISA (VitMin Lab, Willstaett, Germany) with use of serum samples from 180 women and children from Burkina Faso, Cambodia, and Malaysia. Bias and concordance were used to describe the agreement in values measured by the two methods. We observed poor overall agreement between the methods, both with regard to biomarker concentrations and deficiency prevalence estimates. Several measurements were outside of the limit of detection with use of the Quansys ELISA (total n = 42 for ferritin, n = 2 for sTfR, n = 0 for AGP, n = 5 for CRP, n = 22 for RBP), limiting our ability to interpret assay findings. Although the Quansys ELISA has great potential to simplify laboratory analysis of key nutritional and inflammation biomarkers, there are some weaknesses in the procedures. Overall, we found poor comparability of results between methods. Besides addressing procedural issues, additional validation of the Quansys against a gold standard method is warranted for future research.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».