Platelet autoantibodies in the bone marrow of patients with immune thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies cause platelet destruction in patients with immune thrombocytopenia (ITP); yet only 50% to 60% of patients have detectable platelet autoantibodies in peripheral blood. We hypothesized that in some ITP patients, platelet autoantibodies are sequestered in the bone marrow where pathological immune reactions target megakaryocytes or newly formed platelets. In this study, we modified the platelet glycoprotein-specific assay to test bone marrow aspiration samples for free platelet autoantibodies or antibodies bound to bone marrow cells in aspirate fluid from patients with ITP (n = 18), patients with nonimmune thrombocytopenia (n = 3), and healthy donors (n = 6). We found that 10 (56%) of 18 patients with ITP had autoantibodies in the bone marrow, including 5 (50%) of 10 with autoantibodies in bone marrow only, and 5 (50%) of 10 with autoantibodies in bone marrow and peripheral blood. In comparison, 6 (33%) of 18 ITP patients had autoantibodies in peripheral blood, most of whom (5 [83%] of 6) also had autoantibodies in bone marrow. Bone marrow autoantibodies were not detected in patients with nonimmune thrombocytopenia or healthy donors; however, peripheral blood autoantibodies were detectable in 1 (33%) of 3 patients with nonimmune thrombocytopenia. The sensitivity of platelet autoantibodies for the diagnosis of ITP increased from 60% (peripheral blood testing) to 72% (peripheral blood and bone marrow testing). Immune reactions limited to the bone marrow may be characteristic of certain subsets of ITP patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».