An international multi-center serum protein electrophoresis accuracy and M-protein isotyping study. Part I: factors impacting limit of quantitation of serum protein electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
Background Serum protein electrophoresis (SPEP) is used to quantify the serum monoclonal component or M-protein, for diagnosis and monitoring of monoclonal gammopathies. Significant imprecision and inaccuracy pose challenges in reporting small M-proteins. Using therapeutic monoclonal antibody-spiked sera and a pooled beta-migrating M-protein, we aimed to assess SPEP limitations and variability across 16 laboratories in three continents. Methods Sera with normal, hypo- or hypergammaglobulinemia were spiked with daratumumab, Dara (cathodal migrating), or elotuzumab, Elo (central-gamma migrating), with concentrations from 0.125 to 10 g/L (n = 62) along with a beta-migrating sample (n = 9). Provided with total protein (reverse biuret, Siemens), laboratories blindly analyzed samples according to their SPEP and immunofixation (IFE) or immunosubtraction (ISUB) standard operating procedures. Sixteen laboratories reported the perpendicular drop (PD) method of gating the M-protein, while 10 used tangent skimming (TS). A mean percent recovery range of 80%-120% was set as acceptable. The inter-laboratory %CV was calculated. Results Gamma globulin background, migration pattern and concentration all affect the precision and accuracy of quantifying M-proteins by SPEP. As the background increases, imprecision increases and accuracy decreases leading to overestimation of M-protein quantitation especially evident in hypergamma samples, and more prominent with PD. Cathodal migrating M-proteins were associated with less imprecision and higher accuracy compared to central-gamma migrating M-proteins, which is attributed to the increased gamma background contribution in M-proteins migrating in the middle of the gamma fraction. There is greater imprecision and loss of accuracy at lower M-protein concentrations. Conclusions This study suggests that quantifying exceedingly low concentrations of M-proteins, although possible, may not yield adequate accuracy and precision between laboratories.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».