Diagnostic performance of glomerular PLA2R and THSD7A antibodies in biopsy confirmed primary membranous nephropathy in South Africans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum and tissue-based tests using phospholipase A2 receptor 1 (PLA2R) and thrombospondin type-1 domain containing 7A (THSD7A) are established immune biomarkers for the diagnosis of primary membranous nephropathy (PMN). This study assessed the diagnostic performance of these biomarkers in the diagnosis of PMN in South Africans. METHODS: This was a cross-sectional analysis from a single centre in Cape Town, South Africa. Relevant biodata was collected from all patients. Histology, including slides for PLA2R and THSD7A were processed and assessed by typical microscopic and immunohistochemical features. Biopsy tissues of patients with membranous lupus nephritis (LN-V) and diabetic nephropathy (DN) were used as controls. The diagnostic accuracy for diagnosis of PMN using positive PLA2R and THSD7A were evaluated. RESULTS: Of the 88 patients included, 41 had PMN with a mean age of 44.5 ± 17.5 years and 61.0% were female. Histologically, PLA2R and THSD7A were only positive in the PMN group (51.2% and 4.9%, respectively) but negative in both control groups. The sensitivity of PLA2R and THSD7A for identifying PMN was 51.2% and 4.9%, respectively. The sensitivity of both tests together was 53.7% while the specificity and positive predictive values (PPV) for any of the tests (alone or in combination) was 100%. There was no difference in the sensitivity and specificity when using PLA2R alone compared to combining the two tests (p=0.32). CONCLUSION: Glomerular staining of PLA2R and THSD7A could have potential diagnostic values in South Africans. This has implications on how immunotherapies can be initiated and used in these settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».