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Enregistrement W2793345019 · doi:10.3899/jrheum.170677

Diagnostic Utility of Anticarbamylated Protein Antibodies as Measured Using Carbamylated Fetal Calf Serum

2018· letter· en· W2793345019 sur OpenAlexaffvenue
Michael Mähler, Marvin J. Fritzler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCitrullineAntibodyCitrullinationAutoantibodyRheumatoid factorRheumatoid arthritisAntigenFetusImmunologyPathologyInternal medicineBiochemistryPregnancyAmino acidBiologyArginine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Rheumatoid factor (RF) and anticitrullinated protein antibodies (ACPA) are important biomarkers in the diagnosis of rheumatoid arthritis (RA), but leave a gap of about 30–50% seronegative RA, which drives the demand for novel biomarkers. In 2011 a novel autoantibody system, anticarbamylated protein (anti-CarP) antibodies, was described in the sera of patients with RA1. In contrast to enzyme-mediated protein citrullination, carbamylation is a chemical reaction whereby cyanate converts lysine into homocitrulline1, a protein modification that is chemically similar to citrulline (1 CH2 longer side chain)2. Most studies on anti-CarP antibodies have used an ELISA based on carbamylated fetal calf serum (Ca-FCS) and accordingly a complex mixture of carbamylated proteins as the antigen(s)1,2. Although many clinical observations have been reported, precise information on the antigenic targets of anti-CarP antibodies is limited. Importantly, anti-CarP antibodies have been detected in both ACPA-positive and ACPA-negative RA patients, suggesting that they might represent an important test in the diagnosis of RA1,2. A recent metaanalysis estimated the sensitivity, specificity, and OR of … Address correspondence to Dr. M. Mahler, Inova Diagnostics, 9900 Old Grove Road, San Diego, California 32131-1638, USA. E-mail: mmahler{at}inovadx.com or m.mahler.job{at}web.de.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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