Quantitative interpretation of PF4/heparin‐EIA optical densities in predicting platelet‐activating VITT antibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT) is a prothrombotic, heparin-induced thrombocytopenia (HIT)-mimicking, adverse reaction caused by platelet-activating anti-platelet factor 4 (PF4) antibodies that occurs rarely after adenovirus vector-based COVID-19 vaccination. Strength of PF4-dependent enzyme immunoassay (EIA) reactivity-judged by optical density (OD) measurements-strongly predicts platelet-activating properties of HIT antibodies in a functional test. Whether a similar relationship holds for VITT antibodies is unknown. OBJECTIVES: To evaluate probability for positive platelet activation testing for VITT antibodies based upon EIA OD reactivity; and to investigate simple approaches to minimize false-negative platelet activation testing for VITT. METHODS: All samples referred for VITT testing were systematically evaluated by semiquantitative in-house PF4/heparin-EIA (OD readings) and PF4-induced platelet activation (PIPA) testing within a cohort study. EIA-positive sera testing PIPA-negative were retested following 1/4 to 1/10 dilution. Logistic regression was performed to predict the probability of a positive PIPA per magnitude of EIA reactivity. RESULTS: Greater EIA ODs in sera from patients with suspected VITT correlated strongly with greater likelihood of PIPA reactivity. Of 61 sera (with OD values >1.0) testing negative in the PIPA, a high proportion (27/61, 44.3%) became PIPA positive when tested at 1/4 to 1/10 dilution. CONCLUSIONS: VITT serology resembles HIT in that greater EIA OD reactivity predicts higher probability of positive testing for platelet-activating antibodies. Unlike the situation with HIT antibodies, however, diluting putative VITT serum increases probability of a positive platelet activation assay, suggesting that optimal complex formation depends on the stoichiometric ratio of PF4 and anti-PF4 VITT antibodies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».