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Enregistrement W3030817251 · doi:10.1186/s13223-020-00433-1

Assessment of clinical activity and severity using serum ANCA and ASCA antibodies in patients with ulcerative colitis

2020· article· en· W3030817251 sur OpenAlexvenueno aff
Yanhua Pang, Hui-Jie Ruan, Dongfang Wu, Yanfei Lang, Ke Sun, Cui-ping Xu

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShihezi University
Mots-clésUlcerative colitisMedicineGastroenterologyInternal medicineInflammatory bowel diseaseAntibodyBiomarkerImmunologyAnti-neutrophil cytoplasmic antibodyClinical significanceDiseaseColitisVasculitisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ulcerative colitis (UC) is a chronic, non-specific inflammatory bowel disease (IBD) with unknown etiology. The lack of specific clinical manifestations, standard diagnostic criteria, objective and accurate indicators to the severity of the disease and the efficacy of the treatment, often results in difficulties in diagnosis and timely treatment of UC. Therefore, there is a need to develop a clinically suitable serum biomarker assay with high specificity and sensitivity. Objective and methods To explore the significance of anti-neutrophil cytoplasmic antibodies (ANCA) and anti-saccharomyces cerevisiae antibodies (ASCA) in the diagnosis, differential diagnosis and treatment assessment in patients with ulcerative colitis (UC). Serum levels of ANCA-IgG, ASCA-IgA and ASCA-IgG were measured by an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) in 105 UC patients, 52 non-UC patients and 100 healthy controls. Results (1) Both the ANCA-IgG level and its positive rate in UC patients were significantly higher than those in non-UC controls and healthy controls (p < 0.01). However, the levels of ASCA-IgA, ASCA-IgG and the positive rates in UC patients had no statistical differences when compared with those in non-UC controls or healthy controls (p > 0.05). (2) The sensitivity of ANCA+ and ANCA+/ASCA− in detecting UC patients was 61.90% and 55.24%, respectively, whereas the specificity was 91.45% and 94.08%, respectively. The sensitivity of ASCA+ and ASCA+/ANCA− in non-UC disease controls was 5.33% and 3.85%, respectively, and specificity was 83.9% and 88.78%, respectively. (3) When UC patients were grouped into mild, moderate or severe subtypes, the ANCA-IgG levels were correlated with the severity of UC, and the differences of the ANCA-IgG levels were statistically different among the three subtypes (p < 0.05). There was no correlation between the levels of ANCA-IgG and the disease locations of UC. Conclusions (1) Serum levels of ANCA may be useful in the diagnosis of UC. (2) Dynamic quantitation of ANCA-IgG levels may be helpful in determining the severity of UC and therefore, may guide treatment of UC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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