Diagnostic validity of specific immunoglobulin E levels to alpha-gal in alpha-gal syndrome: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnosis of Alpha-gal Syndrome (AGS) is based on the presence of symptoms after being exposed to potential sources of alpha-gal together with values of specific IgE (sIgE) to alpha-gal ≥ 0.1 kUA/L or ≥ 0.35 kUA/L. The aim of this study was to evaluate the diagnostic validity of sIgE levels to alpha-gal ≥ 0.1 kUA/L for identifying AGS. METHODS: This was a cross-sectional analysis of adult patients with available data on sIgE levels to alpha-gal, classified into two groups according to the presence (Group 1) or absence (Group 2) of symptoms after being exposed to potential sources of alpha-gal. Values of sIgE to alpha-gal ≥ 0.1 kUA/l were considered a positive result. A descriptive analysis of internal and external validity parameters was performed in the entire population and adjusted by sex. RESULTS: The study included 33 individuals in Group 1 and 65 in Group 2, with a mean age of around 47 years. The analysis of internal validity parameters revealed a high sensitivity, specificity, and positive probability ratio, with higher sensitivity in men and higher specificity in women. The analysis of external validity parameters showed a high negative predictive value and global value in all populations and both sexes. However, the positive predictive value was relatively high in men, but low in women. CONCLUSIONS: Our results suggest that sIgE levels ≥ 0.1 kUA/L may be a useful tool for the diagnosis of AGS, although other factors and diagnostic techniques should also be considered.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».