High level of HIV‐2 false positivity in KwaZulu‐Natal province: A region of South Africa with a very high HIV‐1 subtype C prevalence
Notice bibliographique
Résumé
Human immunodeficiency virus 2 (HIV-2) is found predominantly in West Africa. It is not unlikely, however, that HIV-2 may also be found in South Africa, due to the influx of immigrants into this country. It is important to distinguish between HIV-1 and HIV-2 since the clinical courses and treatment responses of these viruses are different. Routine serological methods for diagnosing HIV do not differentiate between HIV-1 and -2 infections, while rapid tests, viral load quantification and PCR are HIV-type--specific. The objective of this study was to describe the seroprevalence and molecular epidemiology of HIV-2 in KwaZulu-Natal, one of the regions with the highest HIV prevalence in the world and home of the two largest harbors in South Africa. HIV-1 positive samples were screened for antibodies against HIV-2, using a rapid test. The confirmation of HIV-2 positive samples was done by PCR. Of the 2,123 samples screened, 319 (15%) were identified as positive by the rapid test. None of these samples were confirmed positive by PCR. To explore this discrepancy in the results, a subset (n = 52) of the rapid HIV-2 positive samples was subjected to Western blotting. Thirty-seven (71%) of these were positive, yielding an overall HIV-2 seroprevalence of 10.6%. Three out of 28 (10.7%) Western blot positive samples were positive by a Pepti-LAV assay. This discrepancy between serological and molecular confirmation may be attributed to non-specific or cross-reacting antibodies. The use of rapid tests and Western blots for HIV-2 diagnosis in South Africa should be interpreted with caution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».