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Enregistrement W4392804783 · doi:10.55563/clinexprheumatol/s14zq8

Agreement between local and central anti-synthetase antibodies detection: results from the Classification Criteria of Anti-Synthetase Syndrome project biobank

2024· article· en· W4392804783 sur OpenAlexaff
Aravinthan Loganathan, Giovanni Zanframundo, Akira Yoshida, Sara Faghihi-Kashani, Iazsmin Bauer Ventura, Eduardo Dourado, F. Bozán, Gianluca Sambataro, Yasuhiko Yamano, Sharon Sangmee Bae, Darosa Lim, Angela Ceribelli, Natasa Isailovic, Carlo Selmi, Noreen Fertig, Elena Bravi, Yuko Kaneko, André Pinto Saraiva, Vega Jovaní, Javier Bachiller‐Corral, José M. Cifrián, Antonio Mera, Siamak Moghadam‐Kia, Verónica Wolff, Julien Campagne, Alain Meyer, Margherita Giannini, Konstantinos Triantafyllias, Johannes Knitza, Latika Gupta, Yair Molad, Florenzo Iannone, Ilaria Cavazzana, Matteo Piga, Giacomo De Luca, Sarah Tansley, Emanuele Bozzalla Cassione, Francesco Bonella, Tamera J. Corte, Tracy J. Doyle, David Fiorentino, M. Á. González-Gay, Marie Hudson, Masataka Kuwana, Ingrid E. Lundberg, Andrew L. Mammen, Neil McHugh, Fredrick W. Miller, Carlomaurizio Montecucco, Chester V. Oddis, Jorge Rojas‐Serrano, Jens Schmidt, Carlo Alberto Scirè, Albert Selva-O’Callaghan, Victoria P. Werth, Claudia Alpini, Sara Bozzinì, Lorenzo Cavagna, Rohit Aggarwal

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankMedicineAntibodyComputational biologyImmunologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The CLASS (Classification Criteria of Anti-Synthetase Syndrome) project is a large international multicentre study that aims to create the first data-driven anti-synthetase syndrome (ASSD) classification criteria. Identifying anti-aminoacyl tRNA synthetase antibodies (anti-ARS) is crucial for diagnosis, and several commercial immunoassays are now available for this purpose. However, using these assays risks yielding false-positive or false-negative results, potentially leading to misdiagnosis. The established reference standard for detecting anti-ARS is immunoprecipitation (IP), typically employed in research rather than routine autoantibody testing. We gathered samples from participating centers and results from local anti-ARS testing. As an "ad-interim" study within the CLASS project, we aimed to assess how local immunoassays perform in real-world settings compared to our central definition of anti-ARS positivity. METHODS: We collected 787 serum samples from participating centres for the CLASS project and their local anti-ARS test results. These samples underwent initial central testing using RNA-IP. Following this, the specificity of ARS was reconfirmed centrally through ELISA, line-blot assay (LIA), and, in cases of conflicting results, protein-IP. The sensitivity, specificity, positive likelihood ratio and positive and negative predictive values were evaluated. We also calculated the inter-rater agreement between central and local results using a weighted κ co-efficient. RESULTS: Our analysis demonstrates that local, real-world detection of anti-Jo1 is reliable with high sensitivity and specificity with a very good level of agreement with our central definition of anti-Jo1 antibody positivity. However, the agreement between local immunoassay and central determination of anti-non-Jo1 antibodies varied, especially among results obtained using local LIA, ELISA and "other" methods. CONCLUSIONS: Our study evaluates the performance of real-world identification of anti-synthetase antibodies in a large cohort of multi-national patients with ASSD and controls. Our analysis reinforces the reliability of real-world anti-Jo1 detection methods. In contrast, challenges persist for anti-non-Jo1 identification, particularly anti-PL7 and rarer antibodies such as anti-OJ/KS. Clinicians should exercise caution when interpreting anti-synthetase antibodies, especially when commercial immunoassays test positive for non-anti-Jo1 antibodies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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