Mass spectrometry in IgG4-related disease diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
We compared liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) against Binding Site immunonephelometry (BSIN) with regards to these methods' abilities to diagnose IgG4-related disease (IgG4-RD). IgG subclasses were gathered from laboratory from December 2011 to December 2020. The IgG4-RD positive and negative patients were diagnosed according to the ACR/EULAR classification criteria by extensive chart review. Both methods' results were compared in terms of test characteristics. For BSIN, there were 43 IgG4-RD positive cases and 174 disease negative cases, while for LC-MS/MS, there were 102 IgG4-RD positive cases and 562 disease negative cases. The majority of IgG4-RD patients by BSIN and LC-MS/MS had an elevated IgG4 level, 81% and 86%, respectively. For BSIN, the ROC curve, cut-off value of 1.25 g/L, had a sensitivity of 81% and a specificity of 84%. For LC-MS/MS, the ROC curve, cut-off value of 1.25 g/L, had a sensitivity of 86% and a specificity of 84%. The responder index score to IgG4 level r-correlation value for BSIN and LC-MS/MS was 0.5 and 0.6, respectively. In our center, LC-MS/MS and BSIN are equivalent test methods in IgG4-RD diagnosis. IgG4 level does correlate with disease activity by the responder index. LC-MS/MS is a valid and equally reliable alternative to BSIN in the diagnosis of IgG4-related disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».