A.6 The clinical validation of a comprehensive neural autoantibodies testing
Notice bibliographique
Résumé
Background: New neural antibodies are being identified each year and determining how to measure them and how to interpret test results is complex. In addition, screening with two methods is recommended for most antibodies, particularly paraneoplastic antibodies. We report the clinical validation and profile of a series of neural autoantibodies detected with a comprehensive testing algorithm. Methods: This is an ongoing study in which we are asking for the clinical correlation and final diagnosis of patients whose serum and/or CSF samples were tested at the BC Neuroimmunology Lab, Vancouver for neural autoantibodies. We performed immunofluorescence screening assay/IHC in rat brain sections in combination with confirmatory fixed or live Cell-Based assays and/or immunoblots. Results: We obtained clinical information from 219 samples (22 positive), Upon clinical inquiry, we obtained clinical information on 12 cases (five positive and seven negative). One Ttitin positive case was associated with anti-acetylcholine receptor antibody myasthenia and one Zic4 antibody was detected as a false positive by immunoblot but was negative by Rat Brain IHC. Conclusions: We have identified 10 percent seropositivity on 219 samples testing for Mosai-6 and full paraneoplastic testing. Further clinical validation studies are ongoing to evaluate the accuracy of our serological testing for neural antibodies.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».