A North American multilaboratory study of CD4 counts using flow cytometric panleukogating (PLG): A NIAID-DAIDS Immunology Quality Assessment Program Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global HIV/AIDS pandemic and guidelines for initiating anti-retroviral therapy (ART) and opportunistic infection prophylaxis demand affordable, reliable, and accurate CD4 testing. A simple innovative approach applicable to existing technology that has been successfully applied in resource-challenged settings, PanLeukogated CD4 (PLG), could offer solutions for cost saving and improved precision. METHODS: Day-old whole blood from 99 HIV+ donors was simultaneously studied in five North-American laboratories to compare the performance of their predicate methods with the dual-platform PLG method. The predicate technology included varying 4-color CD45/CD3/CD4/CD8 protocols on different flow cytometers. Each laboratory also assayed eight replicate specimens of day-old blood from 10 to 14 local donors. Bias and precision of predicate and PLG methods was studied between- and within-participating laboratories. RESULTS: Significantly (P < 0.0001) improved between-laboratory precision/coefficient of variation (CV%) was noted using the PLG method (overall median 9.3% vs. predicate median CV 13.1%). Within-laboratory precision was also significantly (P < 0.0001) better overall using PLG (median 4.6% vs. predicate median CV 6.2%) and in 3 of the 5 laboratories. PLG counts tended to be 11% smaller than predicate methods (P < 0.0001) for shipped (median of predicate-PLG = 31) and local specimens (median of predicate-PLG = 23), both overall and in 4 of 5 laboratories (median decreases of 4, 16, 20, and 21% in shipped specimens); the other laboratory had a median increase of 5%. CONCLUSION: Laboratories using predicate CD4 methods similar to those in this study could improve their between-laboratory and their within-laboratory precision, and reduce costs, by switching to the PLG method after adequate training, if a change (usually, a decrease) in CD4 counts is acceptable to their health systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle