İmmünfloresan Yöntemi ile Belirlenen Otoantikorlarda Kadın/Erkek Dağılımı
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Otoimmün hastalıkların tanısında ve takibinde kullanılan otoantikorlardan olan anti-nükleer antikorların ve organ spesifik olmayan antikorların pozitiflik oranları, kadın/erkek hastalardaki dağılımını saptamaktır. Gereç ve Yöntemler: Çalışmamızda retrospektif olarak 2016-2017 yılları arasında laboratuvarımıza başvuran hastaların serum örneklerinde immunfloresans (İFA) yöntemi ile çalışılan anti-nükleer antikor (ANA), anti-nötrofil sitoplazmik antikor (ANCA), anti-düz kas antikorları (ASMA), anti-karaciğer böbrek mikrozomal antikorları (anti-LKM1), anti-gastrik pariyetal hücre antikorları (anti-GPCA) ve anti-mitokondriyal antikorlar (AMA) gibi otoantikor değerleri taranmıştır. ANA, HEp-2 hücre soyu ile ASMA, AMA LKM-1 ve GPCA’ları sıçan karaciğer, böbrek, mide dokusunu içeren kombine preparatlar kullanılarak; ANCA ise etanol ile fikse edilmiş insan nötrofil preparatları substrat olarak kullanılmıştır. ANA için 1/80, ASMA, AMA, LKM-1, GPCA için serum sulandırımı 1/40; ANCA için ise 1/20 ve üzeri pozitif olarak kabul edilmiştir. Ek olarak, pozitif örneklerde patern özellikleri ve dilüsyon miktarları da değerlendirilmiştir. Bulgular: İFA yöntemi ile çalışılmış 5378’si kadın, 3055’ü erkek (toplam 8433) hastanın serumlarında otoantikor test sonuçları incelenmiştir. ANA patern özelliği en yoğun olarak homojen tip başta olmak üzere benekli (speckled), granüler, sentromer, nükleolar, periferik ve nükleer tanecikler şeklindedir. Kadın hastaların pozitiflik değerleri erkek hastalara göre yüksek saptanmıştır. Sonuç: Değerlendirmemiz sonucunda, kadın hasta sayısının fazla olduğu ve kadınlardaki pozitiflik oranlarının da erkek hastaların iki veya üç katı oranında olduğu gözlenmiştir.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».