Molecular diagnostics for the detection of human flavivirus infections
Notice bibliographique
Résumé
Flaviviruses constitute a genus of viruses that are important etiologic agents of human disease, causing clinical disease ranging from fever to severe manifestations, such as encephalitis and hemorrhagic fever. Serology is presently the most frequently used means of diagnosing flavivirus infections. However, other diagnostic tests may be employed, such as molecular detection, virus isolation and antigen-capture procedures. The applicability of the latter three diagnostic procedures can be expected to vary depending upon the infecting flavivirus, as some flaviviruses, such as dengue, display high and long-term viremias, whereas other flaviviruses produce no, or barely detectable, viremias. Molecular diagnostic techniques have been successfully applied to the diagnosis of flavivirus infections and have the advantage of rapidity, sensitivity and specific identification of the infecting virus. However, it is important to ensure that the right detection tools are employed (for example, appropriate primers and probes to detect the specific virus) and that the laboratory maintains a high proficiency in their testing procedures. Some of the studies that have been employed in the diagnosis of flavivirus infections are reviewed in this article. It seems that there is the potential to develop testing algorithms that successfully employ molecular diagnostics alone or in conjunction with other laboratory techniques for the diagnosis of acute human flavivirus infections.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».