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Enregistrement W1773690953 · doi:10.1177/1040638715587548

Comparison between available serologic tests for detecting antibodies against <i>Anaplasma phagocytophilum</i> and <i>Borrelia burgdorferi</i> in horses in Canada

2015· article· en· W1773690953 sur OpenAlexafffundabout
Gili Schvartz, Tasha Epp, Hilary J Burgess, Neil B. Chilton, Katharina L. Lohmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Diagnostic Investigation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBorrelia burgdorferiSerologyAnaplasma phagocytophilumAnaplasmosisKappaLyme diseaseAntibodyMultiplexVirologyMedicineImmunologyTick-borne diseaseBiologyTick

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the agreement between available serologic tests for the detection of antibodies against Anaplasma phagocytophilum and Borrelia burgdorferi, 50 serum samples from horses of unknown clinical status and at low risk for infection were tested. In addition to a point-of-care enzyme-linked immunosorbent assay (pocELISA), the evaluated tests included 2 indirect fluorescent antibody tests (IFATs) for antibodies against A. phagocytophilum and an IFAT, an ELISA confirmed with Western blot, and the Lyme multiplex assay for antibodies against B. burgdorferi. For each pair-wise comparison between serologic tests, the difference in the proportion of seropositive results as well as kappa and the prevalence-adjusted, bias-adjusted kappa were calculated. The proportion of seropositive results differed significantly in each pairwise comparison of tests for detection of antibodies against A. phagocytophilum, and between the pocELISA and IFAT as well as between the pocELISA and Lyme multiplex assay for detection of antibodies against B. burgdorferi. Agreement based on kappa varied from poor to fair while agreement was improved when evaluating prevalence-adjusted, bias-adjusted kappa. Lack of agreement may be explained by differences in methodology between the evaluated tests, cross-reactivity or false-positive and false-negative tests. In addition to the limitations of serologic test interpretation in the absence of clinical disease, this data suggest that screening of horses for exposure to tick-borne diseases in nonendemic areas may not be warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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