İmmünfloresan Yöntemi ile Belirlenen Otoantikorlarda Kadın/Erkek Dağılımı
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Otoimmün hastalıkların tanısında ve takibinde kullanılan otoantikorlardan olan anti-nükleer antikorların ve organ spesifik olmayan antikorların pozitiflik oranları, kadın/erkek hastalardaki dağılımını saptamaktır. Gereç ve Yöntemler: Çalışmamızda retrospektif olarak 2016-2017 yılları arasında laboratuvarımıza başvuran hastaların serum örneklerinde immunfloresans (İFA) yöntemi ile çalışılan anti-nükleer antikor (ANA), anti-nötrofil sitoplazmik antikor (ANCA), anti-düz kas antikorları (ASMA), anti-karaciğer böbrek mikrozomal antikorları (anti-LKM1), anti-gastrik pariyetal hücre antikorları (anti-GPCA) ve anti-mitokondriyal antikorlar (AMA) gibi otoantikor değerleri taranmıştır. ANA, HEp-2 hücre soyu ile ASMA, AMA LKM-1 ve GPCA’ları sıçan karaciğer, böbrek, mide dokusunu içeren kombine preparatlar kullanılarak; ANCA ise etanol ile fikse edilmiş insan nötrofil preparatları substrat olarak kullanılmıştır. ANA için 1/80, ASMA, AMA, LKM-1, GPCA için serum sulandırımı 1/40; ANCA için ise 1/20 ve üzeri pozitif olarak kabul edilmiştir. Ek olarak, pozitif örneklerde patern özellikleri ve dilüsyon miktarları da değerlendirilmiştir. Bulgular: İFA yöntemi ile çalışılmış 5378’si kadın, 3055’ü erkek (toplam 8433) hastanın serumlarında otoantikor test sonuçları incelenmiştir. ANA patern özelliği en yoğun olarak homojen tip başta olmak üzere benekli (speckled), granüler, sentromer, nükleolar, periferik ve nükleer tanecikler şeklindedir. Kadın hastaların pozitiflik değerleri erkek hastalara göre yüksek saptanmıştır. Sonuç: Değerlendirmemiz sonucunda, kadın hasta sayısının fazla olduğu ve kadınlardaki pozitiflik oranlarının da erkek hastaların iki veya üç katı oranında olduğu gözlenmiştir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".