Comparison of SIMOA and VEUS technologies for serum neurofilament light chain measurement in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».