Autoantibodies in Common Connective Tissue Diseases: A Primer for Laboratory Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autoimmune connective tissue disorders are a significant health concern throughout the world with an estimated prevalence of 3% to 5%. They are associated with a variety of autoantibodies that play roles in their diagnosis, risk stratification, prognostication, and/or management. While some autoantibodies have been well-characterized for use in clinical laboratories, many more are in the research stage. Rapid transition from research to clinical practice, lack of clinical guidelines, and harmonization across a rapidly growing number of commercially available tests create numerous challenges to clinicians and laboratories. CONTENT: This article briefly discusses common connective tissue disorders and their association with well-known autoantibodies, describes current methods used in clinical laboratories, and outlines their advantages and limitations in the context of these diseases. SUMMARY: Understanding the role of specific autoantibodies and various methodologies for autoantibody testing are important for laboratory professionals who may be introducing/repatriating new tests, updating existing tests, or advising clinicians/patients about testing options/results. Collaboration between laboratory professional staff and clinicians, around the advantages and limitations of each methodology, is also important in their appropriate clinical utilization.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».