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威斯尼斯人8188ccIgG亚类联合机器学习算法创造临床应用新领域

威斯尼斯人8188ccIgG亚类联合机器学习算法创造临床应用新领域

发表时间：2024-01-05

浙江中医大学第一附属医院和浙江中医药大学医学技术与信息工程学院开展了一项IgG亚类联合机器学习算法评估老年新冠疾病严重程度的临床研究，该研究选择2023年1月1日至16日就诊于浙江省中医院（湖滨）的重症和非重症的老年COVID-19患者（≥60岁）103例，随机分组为训练队列（80%）和测试队列（20%），并另外收集其他院区22例病例作为外部验证队列，研究中采用IgG亚类（采用威斯尼斯人wns2299cn生产的试剂及iFlash 3000化学发光免疫分析仪）以及使用五种机器学习算法的组合来建模预测老年 COVID-19 患者的严重程度，利用曲线下面积 （AUC） 来评估这些模型的性能。研究结果表明逻辑回归算法模型预测COVID-19严重程度的预测性能高（在训练队列中，该模型的 AUC 为 0.889，而在测试队列中，该模型的 AUC 为 0.824，在外部验证队列中，新建的逻辑回归模型的AUC为0.74，且校准曲线在实际概率和预测概率之间表现出极好的一致性）。该模型有助于临床医生评估COVID-19的严重程度并减少老年患者的不良预后，具有极大的临床应用价值。
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不同检测系统在中国人群中检测抗磷脂抗体的比较

不同检测系统在中国人群中检测抗磷脂抗体的比较

发表时间：2023-12-27

北京协和医院评估和比较了酶联免疫法（ELISA）和化学发光法（CLIA）抗磷脂抗体检测系统的诊断和分析性能。研究共纳入313名研究对象，分别采用威斯尼斯人wns2299cn的化学发光免疫分析仪iFlash 3000-C（Y-CLIA）、由沃芬代理的INOVA公司的化学发光分析仪（W-CLIA）、INOVA公司的ELISA试剂盒（W-ELISA）和AESKU公司的ELISA试剂盒（A-ELISA）检测血清中的抗心磷脂抗体（aCL）和抗β2糖蛋白Ⅰ抗体（aβ2GPI）的IgG、IgM和IgA三种亚型。结果显示，威斯尼斯人8188cc公司Y-CLIA法检测抗磷脂抗体具有最佳的诊断和分析能力，敏感度、特异度、准确度和约登指数均优于其他检测系统。在152名抗磷脂综合征患者中，所有检测系统aCL IgG或IgM检测均为阳性的结果共50例（32.9%），仅Y-CLIA检测出阳性的患者有12名（7.9%）。对于aβ2GPI，19名（12.5%）患者仅在Y-CLIA检测呈阳性。当aCL和aβ2GPI二者同时阳性时，Y-CLIA能检测出最多的阳性患者（共102名，67.8%），检出能力最高。
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三种模型对于抗磷脂综合征患者血栓复发的预测效果对比

三种模型对于抗磷脂综合征患者血栓复发的预测效果对比

发表时间：2023-12-27

抗磷脂综合征（APS）是一种罕见且复杂的获得性自身免疫性易栓症，早期预测血栓形成和强化抗凝治疗是APS患者诊疗的关键。本研究纳入了2012年6月至2022年3月在北京协和医院就诊的符合2006年悉尼修订分类标准的362例血栓性APS患者，得出aGAPSS、Padua、Caprini三种模型预测血栓复发的Harrell C指数分别为0.54、0.54和0.50。其中，Padua模型为预测静脉血栓形成的最佳模型，aGAPSS模型为预测动脉血栓形成的最佳模型。校正曲线显示，三种模型对APS患者诊断后1年、3年和5年内血栓形成的预测校准度均有待提高。三种模型无法准确预测APS患者血栓发生的原因与APS血栓形成机制与常规血栓形成机制不完全相同、APS具有高度的临床异质性相关。因此，需要构建适合APS患者的血栓预测模型，从而符合临床需求。本研究用于诊断APS患者的抗心磷脂抗体（aCL）和抗β2-糖蛋白I抗体（aβ2GPI）采用威斯尼斯人wns2299cn生产的iFlash 3000化学发光免疫分析仪及配套试剂完成。
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