Notice bibliographique
Résumé
E. Smith has pointed out that the use of cryocrit in the investigation of cryoglobulinemia has analytical and clinical limitations, an observation with which we concur in general. The emphasis of our case study, however, was not to make a judgment on which technique should be used, but rather to focus on the importance of including cryoglobulin analysis in the differential and to address the need for standardization between laboratories. We reported a schema of sample collection and analysis that merely reflects a practice that many laboratories still conduct today. Vermeersch et al. reported that up to 37% of the 140 surveyed laboratories included cryocrit or other estimates (e.g., total protein) in their patient reports (1). The lack of standardization of practice appears, at least in part, to be related to a difference in opinion on the usefulness of estimating cryoglobulin quantities. Although some investigators reported no relationship between cryoglobulin concentration and the severity of symptoms and disease activity(2), cryoglobulin concentrations have, nevertheless, been found to correlate with response to treatment with plasmapheresis, cytotoxic agents, and/or interferon α(3). Moreover, we did indicate in our report that cryocrit does not differentiate type 1 and type 2 cryoglobulinemia, and we recommended that serum protein electrophoresis and immunofixation should be conducted on resolubilized cryoprecipitate(4). Certainly, laboratories that do not have specialized equipment or a test in place to screen for cryoglobulins should consider at minimum estimating the cryocrit.
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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 | 0,006 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,016 |
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 ».