Clinical Utility of Antipeptidyl Arginine Deiminase Type 4 Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid factor (RF) and anticitrullinated protein antibodies (ACPA) are important biomarkers in the diagnosis of rheumatoid arthritis (RA) but leave a gap of > 50% seronegative in early RA1. In addition, there is marked clinical heterogeneity in the seropositive group, precluding the use of RF and ACPA alone as prognostic biomarkers. These characteristics drive the demand for novel diagnostic and prognostic markers in RA1. In this context, we read the recent paper by Guderud, et al on the clinical utility of antipeptidyl arginine deiminase type 4 (anti-PAD4) antibodies with great interest2. The authors studied anti-PAD4 antibodies in 745 patients with RA using a dissociation-enhanced lanthanide fluorescence immunoassay (DELFIA) and found 26% to be positive. In addition, the study also investigated the genotype of PADI4 using TaqMan assays in 945 patients and 1118 controls. Based on the results, the authors concluded that anti-PAD4 antibodies are not useful clinical biomarkers in RA. Unfortunately, there are some significant questions and concerns regarding this conclusion. Importantly, the authors did not … Address correspondence to 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
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».