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Enregistrement W4391612220 · doi:10.1080/10408363.2024.2306804

Challenges of insulin-like growth factor-1 testing

2024· review· en· W4391612220 sur OpenAlexaff
Rongrong Huang, Junyan Shi, Ruhan Wei, Jieli Li

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Clinical Laboratory Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin-like growth factorFactor (programming language)InsulinComputer scienceGrowth factorBiologyComputational biologyEndocrinologyGeneticsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insulin-like growth factor 1 (IGF-1), primarily synthesized in the liver, was initially discovered due to its capacity to replicate the metabolic effects of insulin. Subsequently, it emerged as a key regulator of the actions of growth hormone (GH), managing critical processes like cell proliferation, differentiation, and apoptosis. Notably, IGF-1 displays a longer half-life compared to GH, making it less susceptible to factors that may affect GH concentrations. Consequently, the measurement of IGF-1 proves to be more specific and sensitive when diagnosing conditions such as acromegaly or GH deficiency. The recognition of the existence of IGFBPs and their potential to interfere with IGF-1 immunoassays urged the implementation of various techniques to moderate this issue and provide accurate IGF-1 results. Additionally, in response to the limitations associated with IGF-1 immunoassays and the occurrence of discordant IGF-1 results, modern mass spectrometric methods were developed to facilitate the quantification of IGF-1 levels. Taking advantage of their ability to minimize the interference caused by IGF-1 variants, mass spectrometric methods offer the capacity to deliver robust, reliable, and accurate IGF-1 results, relying on the precision of mass measurements. This also enables the potential detection of pathogenic mutations through protein sequence analysis. However, despite the analytical challenges, the discordance in IGF-1 reference intervals can be attributed to a multitude of factors, potentially leading to distinct interpretations of results. The establishment of reference intervals for each assay is a demanding task, and it requires nationwide multicenter collaboration among laboratorians, clinicians, and assay manufacturers to achieve this common goal in a cost-effective and resource-efficient manner. In this comprehensive review, we examine the challenges associated with the standardization of IGF-1 measurement methods, the minimization of pre-analytical factors, and the harmonization of reference intervals. Particular emphasis will be placed on the development of IGF-1 measurement techniques using "top-down" or "bottom-up" mass spectrometric methods.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,403
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,106 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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