Autoantibody Profile in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Systemic sclerosis is a generalized disorder of connective tissue clinically characterized by thickening and fibrosis of the skin and by distinctive forms of involvement of internal organs. One of the hallmarks of systemic sclerosis is the presence of serum autoantibodies against a variety of nuclear and cytoplasmic antigens. The primary purpose of this study was to identify the autoantibodies profile in the scleroderma sera and the secondary goal was to determine the correlation and discrepancy of autoantibody profile. Autoantibody profile was determined in 118 samples stored in the Advanced Diagnostic Laboratory at the University of Calgary. 78 sera were provided from Canadian and 40 sera were provided from Ukraine. We used the following techniques to identify autoantibodies profile in scleroderma patients: 1. Antinuclear antibody (ANA) by indirect immunofluorescence on human epithelial cell substrate 2. Detection and identification of specific autoantibodies by Innolia strip assay 3. Detection and identification of specific autoantibodies against extractable nuclear antigens. 111 out of 118 patients showed positive ANA results by indirect immunofluorescence and 7 patients had negative ANA results. Anti-ENA analyses by Inolia were positive in 84 patients, while by western blotting 81 patients showed positive results. In this study, we compared the results of anti-ENA antibody by Innolia with SLR technique. A significant correlation was found between anti-SCl-70 antibodies (P=0.000) and anti- RNP antibodies (P=0.001) and JO-1 antibodies (P=0.014). Thus, we may propose that SLR and Innolia techniques could be used for the detection of autoantibody in systemic sclerosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».