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Enregistrement W4309365766 · doi:10.1017/cjn.2022.324

A Quality Assessment of Aquaporin-4 & Myelin Oligodendrocyte Glycoprotein Antibody Testing

2022· article· en· W4309365766 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jonathan D. Krett, Marvin J. Fritzler, Katayoun Alikhani, Jodie Burton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteOntario Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeEMD SeronoMultiple Sclerosis Society of CanadaUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesAlexion PharmaceuticalsAlberta Precision LaboratoriesSanofiBiogenBristol-Myers Squibb
Mots-clésNeuromyelitis opticaMyelin oligodendrocyte glycoproteinMedicineAutoantibodyConcordanceAquaporin 4Internal medicineMultiple sclerosisImmunologyAntibodyExperimental autoimmune encephalomyelitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate anti-aquaporin-4 (AQP4) and anti-myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) autoantibody assays are needed to effectively diagnose neuromyelitis optica spectrum disorder and MOG antibody-associated disease. A proportion of patients at our centre have been tested for anti-AQP4 and anti-MOG autoantibodies locally, followed by an outsourced test as part of real-world practice. Outsourced testing is costly and of unproven utility. We conducted a quality improvement project to determine the value of outsourced testing for anti-AQP4 and anti-MOG autoantibodies. METHODS: All patients seen by Calgary neurological services who underwent cell-based testing for anti-AQP4 and/or anti-MOG autoantibodies at both MitogenDx (Calgary, AB) and Mayo Clinic Laboratories (Rochester, MN, USA) between 2016 and 2020 were identified from a provincial database. The interlaboratory concordance was calculated by pairing within-subject results collected no more than 365 days apart. Retrospective chart review was done for subjects with discordant results to determine features associated with discordance and use of outsourced testing. RESULTS: Fifty-seven anti-AQP4 and 46 anti-MOG test pairs from January 2016 to July 2020 were analyzed. Concordant tests pairs comprised 54/57 (94.7%, 95%CI 88.9-100.0%) anti-AQP4 and 41/46 (89.1%, 95%CI 80.1-98.1%) anti-MOG results. Discordant anti-AQP4 pairs included two local weak positives (negative when outsourced) and one local negative (positive when outsourced). Discordant anti-MOG pairs were all due to local weak positives (negative when outsourced). CONCLUSION: Interlaboratory discordant results for cell-based testing of anti-AQP4 autoantibodies were rare. Local anti-MOG weak positive results were associated with discordance, highlighting the need for cautious interpretation based on the clinical context. Our findings may reduce redundant outsourced testing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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