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.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».