Global patterns of amyloid typing: results of a survey by the International Society of Amyloidosis (ISA)
Notice bibliographique
Résumé
Background Accurate tissue typing in amyloidosis is essential to provide appropriate therapy for individual patients.Objective To get a real-life overview of typing strategies worldwide.Methods The International Society of Amyloidosis (ISA) performed an online questionnaire survey among ISA members. We prepared questionnaire sheets for referral institutions (Category 1; C1), institutions performing amyloid typing for internal requests only (C2), and institutions outsourcing amyloid typing to referral institutions (C3), respectively.Results Seventy-six institutions participated in this survey, including C1 (n = 33), C2 (n = 20) and C3 (n = 23) institutions. Multiple typing methods were available across the responding institutions, including immunohistochemistry (85% of C1/C2 institutions), immunofluorescence microscopy (43%), genetic analysis (77%) and mass spectrometric analysis (42%). Commercial antibodies were used worldwide for immunohistochemistry. C1 institutions in Europe and Asia also used various in-house antibodies. Ninety-three percent of institutions performed genetic analysis of TTR gene, followed by APOA1 (43%), FGA, GSN, LYZ (33%) and APOA2 (31%). Hierarchical referral flows of mass spectrometric analysis, immunohistochemistry and genetic analysis were observed regionally and internationally. Globalization and centralization of referral flows were more prominent for mass spectrometric analysis.Conclusion These data provide an assessment of the current state, enabling improvement in capabilities of amyloid typing worldwide and enhancing regional/international networks.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».