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Enregistrement W4401494334 · doi:10.1016/j.msard.2024.105815

Comparison of SIMOA and VEUS technologies for serum neurofilament light chain measurement in multiple sclerosis

2024· article· en· W4401494334 sur OpenAlexafffund
Ondřej Pelíšek, Pavlína Kušnierová, Pavel Hradílek, Jana Hořáková, Krystof Švub, Katerina Siprova, Ondřej Sobek, Aravind Ganesh, Pavla Hanzlíková, Ondřej Volný, Kamila Žondra Revendová

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesVysoká Škola Bánská - Technická Univerzita OstravaMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyDepartment of Clinical Neurosciences, University of CalgaryU.S. Embassy in The Czech Republic
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineGold standard (test)Immunoglobulin light chainInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The gold standard for serum neurofilament light chain (sNfL) determination is the single molecule array (SIMOA), the use of which is limited by availability and cost. The VEUS method is a fully automated, user-friendly diagnostic system requiring no sample preparation, with high reported sensitivity, multiplexing capability, and rapid diagnostics. The aim of this study was to compare the SIMOA and VEUS methods for determining sNfL levels in patients with multiple sclerosis (MS). METHODOLOGY: A single-centre cross-sectional study was conducted at the MS Centre of University Hospital Ostrava. Patients were enrolled in the study from January 18 to January 31, 2024. Inclusion criteria were: 1) diagnosis of MS according to the revised 2017 McDonald criteria, 2) age ≥18 years, and 3) signed informed consent. The NF-light V2 diagnostic kit (SIMOA, Quanterix) and the Singleplex Neurology assay kit (VEUDx, EZDiatech) were used to determine sNfL concentrations. The two methods were compared by use of Spearman correlation, Passing-Bablok regression, and Bland-Altman analysis. RESULTS: = 0.025, p = 0.866). Passing-Bablok regression demonstrated a systematic and proportional difference between the two methods. A significant disagreement between them was also confirmed by the Bland-Altman plots. On average, sNfL values measured by SIMOA were 3.56 ng/L (95 % CI 0.78 to 6.34) higher than those measured by VEUS. CONCLUSION: Our investigation uncovered noteworthy disparities between the SIMOA and VEUS techniques in determining sNfL levels. Specifically, the VEUS technique systematically produces lower estimates of sNFL levels. This substantial variance emphasizes the importance of carefully evaluating assay methods when quantifying sNfL.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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