Implementation and Operational Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A plethora of point-of-care (POC) tests exist in the HIV and tuberculosis diagnostic pipeline which require rigorous evaluation to ensure performance in the field. The accuracy and feasibility of nurse-operated multidisciplinary-POC testing for HIV antiretroviral therapy (ART) initiation/monitoring was evaluated. METHODS: Random HIV-positive adult patients presenting at 2 treatment clinics in South Africa for ART initiation/monitoring were consented and enrolled. POCT was performed by a dedicated nurse on a venipuncture specimen; Pima (CD4), HemoCue (hemoglobin), Reflotron (alanine aminotransferase, creatinine), Accutrend (lactate) and compared with laboratory testing. External quality assessment, training, workflow, and errors were assessed. RESULTS: n = 324 enrolled at site1; n = 469 enrolled at site 2. Clinical data on n = 305 participants: 65% (n = 198) female with a mean age of 39.8 (21-61) years; mean age of males 43.2 (26-61) years; 70% of patients required 3 or more POC tests/visit. External quality assessment material was suitable for POCT. CD4, hemoglobin and alanine aminotransferase testing showed good agreement with predicate methodology; creatinine and lactate had increased variability. Pima CD4 misclassified up to 11.6% of patients at 500 cells per microliter and reported 4.3%-6% error rate. A dedicated nurse could perform POCT on 7 patients/day; inclusion of Pima CD4 increased time for testing from 6 to 110 minutes. Transcription error rate was 1%. CONCLUSIONS: Nurses can accurately perform multidisciplinary POCT for HIV ART initiation/monitoring. This will however, require a dedicated nurse as current duties will increase if POC is added to workflow. The use of Pima CD4 will increase patients initiated on ART. Connectivity will be central to ensure quality management of results, but overall impact will need to still be addressed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,061 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,009 |
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 ».