Notice bibliographique
Résumé
AIM: To present a review and to describe the most widely used laboratory tests for serology diagnosis of brucellosis along with their pros and cons. METHODS: Review the recent literature on brucellosis serology diagnostic tests. The choice of the testing strategy depends on the prevailing brucellosis epidemiological situation and the goal of testing. RESULTS: The 'gold standard' for the diagnosis of brucellosis is isolation and identification of the causative bacterium, a member of Brucella sp. Isolation of Brucella sp. requires high security laboratory facilities (biological containment level 3), highly skilled personnel, an extended turnaround time for results and it is considered a hazardous procedure. Hence brucellosis is generally diagnosed by detection of an elevated level of antibody in serum or other body fluid. This is a presumptive diagnosis as other microorganisms and perhaps environmental factors can also cause increased antibody levels. CONCLUSION: A large number of serological tests for brucellosis have been devised over the 100+ years since its initial isolation, starting with a simple agglutination test and progressing to sophisticated primary binding assays available today. However, no test devised to date is 100% accurate so generally serological diagnosis consists of testing sera by several tests, usually a screening test of high sensitivity, followed by a confirmatory test of high specificity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».