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Enregistrement W4403128954 · doi:10.1371/journal.pone.0308911

Human antibodies against Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis combined with cytokine levels for the diagnosis and selection of Crohn’s disease patients for anti-mycobacterial therapy—A pilot study

2024· article· en· W4403128954 sur OpenAlexaff
J. Todd Kuenstner, Peilin Zhang, Raghava Potula, Jean‐Michel Galarneau, Horacio Bach

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParatuberculosisAntigenMedicineAntibodyArea under the curveCrohn's diseaseImmunologyMycobacteriumInternal medicineDiseaseGastroenterologyTuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing evidence links a worldwide bacterial infection of cattle and other animal species by Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis (MAP) to Crohn's disease (CD). A large, FDA phase 2/3 controlled clinical trial of combination antimycobacterial antibiotic therapy for CD has been completed, and the report describing the trial is pending publication. The identification of MAP infection in CD patients will become increasingly important. Thus, it is desirable to develop MAP-based tests that accurately predict which CD patients have a MAP infection. A prospective, case-control laboratory test study of 199 subjects (61 CD patients and 138 non-CD controls) was performed using a panel of MAP antigens, including Hsp65, PknG, PtpA, CL1, and MAP IDEXX, which were measured under blind conditions in the plasma of the 199 subjects. Results showed that compared to any individual MAP antigen, combinations of antigens showed improved CD classification performance. For the Hsp65 antigen, the sensitivity (SEN), specificity (SPE), positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), correct classification (CC), and area under the curve (AUC) were 59.02%, 58.70%, 38.71%, 76.42%, 59.3% and 0.606, respectively. For the best combination of MAP antibodies (Hsp65 and PknG), the SEN, SPE, PPV, NPV, CC, and AUC were 59.02%, 60.87%, 40.00%, 77.06%, 60.30%, and 0.631, respectively. Further improvement of the CD classification performance was achieved by combining IFN-γ, IL-8, and IL-17 cytokines with antibodies against MAP antigens, yielding SEN, SPE, PPV, NPV, CC, and AUC of 62.3%, 62.32%, 42.22%, 78.9%, 62.31% and 0.708, respectively. Thus, combinations of antibodies against MAP antigens and cytokine levels yield better CD diagnostic predictive performance than any individual antibodies against MAP antigens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations4
Publié2024
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