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Enregistrement W4388378419 · doi:10.1016/j.msard.2023.105125

A comparison of measles-rubella-zoster reaction, oligoclonal IgG bands, oligoclonal kappa free light chains and kappa index in multiple sclerosis

2023· article· en· W4388378419 sur OpenAlexaff
Kamila Žondra Revendová, Krystof Švub, Radovan Bunganic, Ondřej Pelíšek, Ondřej Volný, Aravind Ganesh, Michal Bar, David Zeman, Pavlína Kušnierová

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMinisterstvo Zdravotnictví Ceské Republiky
Mots-clésMedicineKappaMultiple sclerosisMeaslesImmunoglobulin light chainRubellaVirologyImmunologyAntibodyVaccination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic performance of the measles-rubella-zoster reaction (MRZR) in a large real-world multiple sclerosis (MS) cohort. Second, to compare MRZR with the determination of oligoclonal IgG bands (OCB), oligoclonal kappa free light chain bands (oKFLC), and the KFLC index. METHODS: A single-center retrospective study was conducted at the University Hospital Ostrava (Czech Republic). Patients were eligible if aged ≥18 years with a determined clinical diagnosis. IgG antibodies against measles (M), rubella (R), and varicella zoster (Z) viruses were determined in paired CSF and serum using ELISA and MRZR indicated as positive if at least two components had an antibody index >1.4. OCB and oKFLC were detected by means of isoelectric focusing, and KFLC CSF and serum concentrations for calculation of the KFLC index were determined immunochemically. RESULTS: A total of 1,751 patients were included in the analyzed data set, which comprised 379 MS patients and 1,372 non-MS controls. The frequency of positive MRZR was higher in MS than in non-MS cases (MS 32.2 % vs non-MS 2.8 %; p < 0.001). This corresponded to a specificity of 97.2 % (95 % CI 96.1-98.0) and sensitivity of 32.2 % (95 % CI 27.5-37.2) and overall accuracy of 83.1 % (95 % CI 81.3-84.8). In comparison, the highest sensitivity of 95.6% (95 % CI 93.0-97.5) was for OCB with specificity of 86.9 % (95 % CI 84.9-88.7), followed by oKFLC with sensitivity and specificity of 94.7 % (95 % CI 91.5-96.9) and 78.4% (95 % CI 75.7-80.8), respectively, and the KFLC index with sensitivity of 92.5 % (95 % CI 86.6-96.3) and specificity of 93.5 % (95 % CI 90.5-95.9). DISCUSSION: MRZR remains a very specific test for the diagnosis of MS but has low sensitivity, which disallows its independent use. In contrast, OCB showed the highest sensitivity and thus remains the gold standard for the diagnosis of MS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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