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Enregistrement W3132270960 · doi:10.1093/clinchem/hvab008

Development and Validation of Measurement Traceability for In Situ Immunoassays

2021· article· en· W3132270960 sur OpenAlexaff
Emina Torlakovic, Seshi R. Sompuram, Kodela Vani, Lili Wang, Anika K. Schaedle, Paul C. DeRose, Steven A. Bogen

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésTraceabilityAnalyteGold standard (test)Quality assuranceNISTStandardizationComputer scienceExternal quality assessmentImmunoassayData miningMathematicsPathologyMedicineChromatographyStatisticsChemistrySoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immunoassays for protein analytes measured in situ support a $2 billion laboratory testing industry that suffers from significant interlaboratory disparities, affecting patient treatment. The root cause is that immunohistochemical testing lacks the generally accepted tools for analytic standardization, including reference standards and traceable units of measure. Until now, the creation of these tools has represented an insoluble technical hurdle. METHODS: We address the need with a new concept in metrology-that is, linked traceability. Rather than calculating analyte concentration directly, which has proven too variable, we calculate concentration by measuring an attached fluorescein, traceable to NIST Standard Reference Material 1934, a fluorescein standard. RESULTS: For validation, newly developed estrogen receptor (ER) calibrators were deployed in tandem with an array of 80 breast cancer tissue sections in a national external quality assessment program. Laboratory performance was assessed using both the ER standards and the tissue array. Similar to previous studies, the tissue array revealed substantial discrepancies in ER test results among the participating laboratories. The new ER calibrators revealed a broad range of analytic sensitivity, with the lower limits of detection ranging from 7310 to 74 790 molecules of ER. The data demonstrate, for the first time, that the variable test results correlate with analytic sensitivity, which can now be measured quantitatively. CONCLUSIONS: The reference standard enables precise interlaboratory alignment of immunohistochemistry test sensitivity for measuring cellular proteins in situ. The introduction of a reference standard and traceable units of measure for protein expression marks an important milestone.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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