Paroxysmal nocturnal haemoglobinuria, diagnosis and haematological findings, first report from Iran, model for developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Since paroxysmal nocturnal haemoglobinuria (PNH) was first described in 1881, the diagnosis and follow-up patients diagnosed with the illness has remained an area of concern, with several different techniques of varying sensitivity having been described in the literature for both the diagnosis and monitoring treatment of the disease. PNH is a rare and life-threatening disease that manifests symptoms of haemolytic anaemia. Hence, a quick and reliable technique for precise diagnosis would be crucial. PNH patients who have previously been diagnosed with aplastic anaemia or myelodysplastic syndrome carry small PNH clones and for more than a century traditional method with low sensitivity was used for such patients. In 2010, the International Clinical Cytometry Society described a highly sensitive method for detection and quantification of different types of PNH clones using multi-colour flow cytometry. In this method, a three-colour flow cytometer is essential to detect PNH affected cells amongst monocytes and granulocytes. This started a new era in the diagnosis of patients who carry small clones of PNH cells. Before this, flow cytometric analysis was used only for detection of PNH cells amongst erythrocytes. By using flow cytometry instruments with more light sources, the sensitivity of detection and quantification of PNH clones would be augmented. However, standardisation and crosstalk compensation would be the most concerning issue. For the first time in Iran, we set up and standardised multi-colour flow cytometry technique to detect PNH cells in erythrocytes and leukocytes at Payvand medical laboratory.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».