The antinuclear antibody HEp-2 indirect immunofluorescence assay: a survey of laboratory performance, pattern recognition and interpretation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the interpretation and reporting of antinuclear antibodies (ANA) by indirect immunofluorescence assay (IFA) using HEp-2 substrates based on common practice and guidance by the International Consensus on ANA patterns (ICAP). METHOD: Participants included two groups [16 clinical laboratories (CL) and 8 in vitro diagnostic manufacturers (IVD)] recruited via an email sent to the Association of Medical Laboratory Immunologists (AMLI) membership. Twelve (n = 12) pre-qualified specimens were distributed to participants for testing, interpretation and reporting HEp-2 IFA. Results obtained were analyzed for accuracy with the intended and consensus response for three main categorical patterns (nuclear, cytoplasmic and mitotic), common patterns and ICAP report nomenclatures. The distributions of antibody titers of specimens were also compared. RESULTS: Laboratories differed in the categorical patterns reported; 8 reporting all patterns, 3 reporting only nuclear patterns and 5 reporting nuclear patterns with various combinations of other patterns. For all participants, accuracy with the intended response for the categorical nuclear pattern was excellent at 99% [95% confidence interval (CI): 97-100%] compared to 78% [95% CI 67-88%] for the cytoplasmic, and 93% [95% CI 86%-100%] for mitotic patterns. The accuracy was 13% greater for the common nomenclature [87%, 95% CI 82-90%] compared to the ICAP nomenclature [74%, 95% CI 68-79%] for all participants. Participants reporting all three main categories demonstrated better performances compared to those reporting 2 or less categorical patterns. The average accuracies varied between participant groups, however, with the lowest and most variable performances for cytoplasmic pattern specimens. The reported titers for all specimens varied, with the least variability for nuclear patterns and most titer variability associated with cytoplasmic patterns. CONCLUSIONS: Our study demonstrated significant accuracy for all participants in identifying the categorical nuclear staining as well as traditional pattern assignments for nuclear patterns. However, there was less consistency in reporting cytoplasmic and mitotic patterns, with implications for assigning competencies and training for clinical laboratory personnel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».