Performance of the PointCare NOW System for CD4 Counting in HIV Patients Based on Five Independent Evaluations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Point-of-care (POC) CD4 testing can improve access to treatment by enabling decentralization and reducing patient loss-to-follow-up. As new POC CD4 technologies become available, their performance should be assessed before widespread deployment. This study reports the findings of five independent evaluations of the PointCare NOW CD4 system. MATERIALS/METHODS: Evaluations were conducted in Southern Africa (Mozambique, South Africa) and North America (Canada, USA). 492 blood samples (55 from HIV-negative blood donors and 437 from HIV-infected patients, including 20 children aged between 12 and 59 months) were tested with both the PointCare NOW and reference flow cytometry instruments. Assessment of bias, precision and levels of clinical misclassification for absolute and percent CD4 count was conducted. RESULTS: PointCare NOW significantly overestimated CD4 absolute counts with a mean relative bias of +35.0%. Bias was greater in samples with CD4 counts below ≤ 350 cells/µl (+51.3%) than in the CD4 >350 cells/µl stratum (15.1%). Bias in CD4% had a similar trend with an overall relative mean bias of +25.6% and a larger bias for low CD4 stratum (+40.2%) than the higher CD4 stratum (+5.8%). Relative bias for CD4% in children was -6.8%. In terms of repeatability, PointCare NOW had a coefficient of variation of 11%. Using a threshold of 350 cells/µl, only 47% of patients who qualified for antiretroviral therapy with reference CD4 testing, would have been eligible for treatment with PointCare NOW test results. This was 39% using a 200 cells/µl threshold. Agreement with infant samples was higher, with 90% qualifying at a 25% eligibility threshold. CONCLUSION: The performance of the PointCare NOW instrument for absolute and percent CD4 enumeration was inadequate for HIV clinical management in adults. In children, the small sample size was not large enough to draw a conclusion. This study also highlights the importance of independent evaluation of new diagnostic technology platforms before deployment.
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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 | 0,026 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».