A higher cut-off for Thyroid-stimulating immunoglobulin (TSI) could better predict relapse in Graves’ disease?
Notice bibliographique
Résumé
Background: TSH receptor (TSHr)-stimulating immunoglobulins (Igs) can be used as diagnostic markers of Graves’ disease (GD). Thyroid-stimulating immunoglobulin (TSI) assays exclusively detect these specific Igs. Materials and Methods: This was a prospective longitudinal study in which hyperthyroid patients with GD and toxic nodular goitres were evaluated at diagnosis. GD patients were also evaluated at antithyroid drug (ATD) withdrawal. An automated chemiluminescent assay measured TSI. According to the manufacturer TSI less than 0.55 IU/L was a non-reactive result. The authors evaluated the Se and Sp of the cutoff point provided by the TSI assay manufacturer, and tested other cutting points through a ROC curve, to assess relapse risk of Graves’ disease. Results: At diagnosis, were evaluated 92 (85.2%) GD patients aged 41.2 ± 2.0 years, and 16 patients (14.8%) with toxic multinodular goiter (TMNG) or toxic adenoma (TA), aged 60.8 ± 4.8 years. They were re-evaluated after 18 ± 4 months with methimazole (MMI) treatment. The follow-up after treatment suspension was of 20 ± 6 months. At diagnosis, the TSI (Se) and (Sp) were 98.9% and 100%, respectively. At ATD withdrawal, despite a high Se (95.5%), Sp was low (59.6%). By adjusting the cut-off to 1.11 (TSI <1.11 IU/L non-reactive), TSI presented the best Sp (89.4%) with a small decrease in Se (93.3%) in predicting GD relapse. Conclusions: TSI had high Se and Sp in GD differential diagnosis with nodular goiters. In the assessment for GD relapse, by raising the cutting point to 1.11 IU/L, a better Sp was obtained at the expense of a small drop in Se. A larger sample is needed to support a higher TSI cut-off point in the clinical routine to assess GD relapse after ATD.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».