Evaluation of immunoserological detection of anti-liver kidney microsomal, anti-soluble liver antigen and anti-mitochondrial antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies are the diagnostic hallmark of autoimmune liver diseases. Indirect immunofluorescence (IFT) is the reference method for the detection of anti-mitochondrial antibodies (AMA) and anti-liver kidney microsomal type-1 (anti-LKM1) antibodies, and inhibition ELISA (iELISA) for anti-soluble liver antigen (anti-SLA) antibodies. Given the complexity of these techniques, commercial ELISAs have emerged as a practical alternative, but without head-to-head validations. This study evaluated the agreement between three commercial ELISAs and the reference techniques and the impact of polyreactive immunoglobulin G (pIgG), a recently described phenomenon in autoimmune hepatitis, on commercial ELISAs. Inter-rater reliability was assessed using Cohen-Kappa coefficient (κ). Forty-eight, 46, and 66 samples were analyzed for AMA, anti-LKM1, and anti-SLA, respectively. For AMA, one commercial assay showed high agreement (κ = 0.91 (0.78-1.00)) with the reference method, while the other two showed weak or moderate agreement. For anti-LKM1, only one commercial assay showed high agreement (κ = 0.86 (0.71-1.0)). For anti-SLA antibodies only moderate agreement was achieved (κ up to 0.71 (0.52-0.89)). There was a trend towards higher pIgG levels in false-positives in the commercial ELISAs. Patients with high suspicion of autoimmune liver diseases should be referred to reference laboratories with the capacity of performing gold standard methods if the initial ELISA-based screening was performed.
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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 | 0,018 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».