Ascertainment and Verification of End-Stage Renal Disease and End-Stage Liver Disease in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design
Notice bibliographique
Résumé
The burden of HIV disease has shifted from traditional AIDS-defining illnesses to serious non-AIDS-defining comorbid conditions. Research aimed at improving HIV-related comorbid disease outcomes requires well-defined, verified clinical endpoints. We developed methods to ascertain and verify end-stage renal disease (ESRD) and end-stage liver disease (ESLD) and validated screening algorithms within the largest HIV cohort collaboration in North America (NA-ACCORD). Individuals who screened positive among all participants in twelve cohorts enrolled between January 1996 and December 2009 underwent medical record review to verify incident ESRD or ESLD using standardized protocols. We randomly sampled 6% of contributing cohorts to determine the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) of ESLD and ESRD screening algorithms in a validation subcohort. Among 43,433 patients screened for ESRD, 822 screened positive of which 620 met clinical criteria for ESRD. The algorithm had 100% sensitivity, 99% specificity, 82% PPV, and 100% NPV for ESRD. Among 41,463 patients screened for ESLD, 2,024 screened positive of which 645 met diagnostic criteria for ESLD. The algorithm had 100% sensitivity, 95% specificity, 27% PPV, and 100% NPV for ESLD. Our methods proved robust for ascertainment of ESRD and ESLD in persons infected with HIV.
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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 | 0,135 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».