Immunodiagnosis of Tuberculosis: State of the Art
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
Undiagnosed and mismanaged tuberculosis (TB) continues to fuel the global TB epidemic. Rapid, accurate and early diagnosis of TB is therefore a priority to improve TB case detection and interrupt transmission. Although considerable improvements have been made in TB diagnostics, there are two major gaps in the existing diagnostics pipeline: (1) lack of a simple accurate point-of-care test that can be used for rapid diagnosis at the primary care level; (2) lack of a biomarker (or combination of biomarkers) that can be used to identify latently infected individuals who will benefit most from preventive therapy. Currently available commercial serological (antibody detection) tests are inaccurate and do not improve patient outcomes. Despite this evidence, dozens of serological tests are sold and used in countries (e.g. India) with weak regulatory systems, especially in the private sector. Recognizing the threat posed by these suboptimal tests, a World Health Organization (WHO) Expert Group has strongly recommended against the use of serological tests for the diagnosis of pulmonary and extra-pulmonary TB. Another WHO Expert Group has discouraged the use of interferon-γ release assays for active pulmonary TB diagnosis in low- and middle-income countries. All existing tests for latent TB infection appear to have only modest predictive value and further research is needed to identify highly predictive biomarkers.
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.
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 | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle