Erythroid side scatter: A parameter that improves diagnostic accuracy of flow cytometry myelodysplastic syndrome scoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flow cytometry immunophenotyping (FCM) is a benchmark test for integrated diagnosis of myelodysplastic syndromes (MDS). Our department's FCM-MDS-score follows international guidelines and additionally includes the maturing erythroid (mEry) side scatter (SSC)/lymphocyte SSC ratio (mErySSCr), often increased in MDS patients. A recent exploratory computational flow analysis study highlighted mErySSC as the top feature for separating MDS from non-MDS. Thus, we sought to systematically evaluate the diagnostic accuracy of mErySSCr in conventional diagnostic FCM as used currently in-house. METHODS: Historical MDS (n = 93), chronic myelomonocytic leukemia (CMML; n = 27) and non-neoplastic cytopenia (n = 57) cohorts were created. Differences between these cohorts and LG-MDS entities were mapped and the mErySSCr cut-off was refined. Prospective bone marrows (n = 213) received for marrow failure work-up were used to determine the sensitivity and specificity of mErySSCr, both as a sole parameter and as a component of the MDS-score. RESULTS: Low-grade (LG)-MDS mErySSCr differed more prominently from controls (p = <0.0001) than high-grade (HG)-MDS (p = 0.024). CMML and controls had a similar mErySSCr. As sole parameter, mErySSCr specificity was 91.1% (n = 112 non-MDS diagnoses) and sensitivity was 36% for LG-MDS (n = 36) and 25% for new HG-MDS diagnoses (n = 16). The specificity of the MDS-score was similar if mErySSCr was omitted (81.3% with and 82.1% without). The MDS-score sensitivity for new HG-MDS diagnoses and CMML (n = 17) was 100%, and was not affected by mErySSCr. The score sensitivity for LG-MDS however, dropped from 86.1% to 72.2% when mErySSCr was excluded. CONCLUSION: mErySSCr increases the diagnostic accuracy of flow-based MDS scoring in our setting, particularly for LG-MDS.
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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 | 0,006 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle