Detection of polyreactive immunoglobulin G facilitates diagnosis in children with autoimmune hepatitis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The detection of autoantibodies is essential to diagnose autoimmune hepatitis (AIH). Particularly in children, specificity of autoantibodies decreases due to lower titers being diagnostic and being present not only in AIH but also in other liver diseases. Recently, quantification of polyreactive IgG (pIgG) for detection of adult AIH showed the highest overall accuracy compared to antinuclear antibodies (ANA), anti-smooth muscle antibodies (anti-SMA), anti-liver kidney microsomal antibodies (anti-LKM) and anti-soluble liver antigen/liver pancreas antibodies (anti-SLA/LP). We aimed to evaluate the diagnostic value of pIgG for pediatric AIH. DESIGN: pIgG, quantified using HIP1R/BSA coated ELISA, and immunofluorescence on rodent tissue sections were performed centrally. The diagnostic fidelity to diagnose AIH was compared to conventional autoantibodies of AIH in training and validation cohorts from a retrospective, European multi-center cohort from nine centers from eight European countries composed of existing biorepositories from expert centers (n = 285). RESULTS: IgG from pediatric AIH patients exhibited increased polyreactivity to multiple protein and non-protein substrates compared to non-AIH liver diseases and healthy children. pIgG had an AUC of 0.900 to distinguish AIH from non-AIH liver diseases. pIgG had a 31-73% higher specificity than ANA and anti-SMA and comparable sensitivity that was 6-20 times higher than of anti-SLA/LP, anti-LC1 and anti-LKM. pIgG had a 21-34% higher accuracy than conventional autoantibodies, was positive in 43-75% of children with AIH and normal IgG and independent from treatment response. CONCLUSION: Detecting pIgG improves the diagnostic evaluation of pediatric AIH compared to conventional autoantibodies, primarily owing to higher accuracy and specificity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle