Diagnostic accuracy of ultrasensitive heat-denatured HIV-1 p24 antigen in non-B subtypes in Kampala, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the accuracy of heat-denatured, amplification-boosted ultrasensitive p24 assay (Up24) compared with reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). We tested 394 samples from Ugandans infected with HIV-1 non-B subtypes. We compared Up24 levels (HIV-1 p24 Core Profile enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), NEN Life Science Products) to RNA viral loads (Amplicor HIV-1 Monitor 1.5, Roche) by linear regression, and calculated sensitivity, specificity, positive and negative predictive values. Median viral load was 4.9 log10 copies/mL (interquartile range [IQR], 2.6-5.5); 114 samples (29%) were undetectable (<400 copies/mL). Sensitivity of the Up24 assay to detect viral load ≥400 copies/mL was 69%, specificity was 67%, and positive and negative predictive values were 84% and 47%, respectively. Sensitivity of Up24 was 90%, 80%, 68%, 62% and 45% to detect viral loads of >500,000, 250,000-500,000, 100,000-250,000, 50,000-100,000 and 400-50,000 copies/mL, respectively. In conclusion, when compared with RT-PCR for patients infected with non-B subtypes, the Up24 demonstrated limited sensitivity especially at low viral loads. Moreover, the Up24 was positive in 33% of samples deemed undetectable by RT-PCR, which may limit the use of the Up24 to detect viral suppression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».