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Enregistrement W2067703376 · doi:10.1111/j.1939-1676.2008.0078.x

Differentiation of Feline Immunodeficiency Virus Vaccination, Infection, or Vaccination and Infection in Cats

2008· article· en· W2067703376 sur OpenAlexaff
Julie K. Levy, P.C. Crawford, Hajime Kusuhara, Kenji Motokawa, Rie Watanabe, S Arai, Dorothee Bienzle, Tsutomu Hohdatsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésFeline immunodeficiency virusCATSVaccinationVirologyMedicineAntibodyVirusSerologyImmunologyLentivirusViral diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serodiagnosis of feline immunodeficiency virus (FIV) is complicated by the use of a formalin-inactivated whole-virus FIV vaccine. Cats respond to immunization with antibodies indistinguishable from those produced during natural infection by currently available diagnostic tests, which are unable to distinguish cats that are vaccinated against FIV, infected with FIV, or both. HYPOTHESIS: An enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) detecting antibodies against formalin-treated FIV whole virus and untreated transmembrane peptide will distinguish uninfected from infected cats, regardless of vaccination status. ANIMALS: Blood samples were evaluated from uninfected unvaccinated cats (n = 73 samples), uninfected FIV-vaccinated cats (n = 89), and FIV-infected cats (n = 102, including 3 from cats that were also vaccinated). METHODS: The true status of each sample was determined by virus isolation. Plasma samples were tested for FIV antibodies by a commercial FIV diagnostic assay and an experimental discriminant ELISA. RESULTS: All samples from uninfected cats were correctly identified by the discriminant ELISA (specificity 100%). Of the samples collected from FIV-infected cats, 99 were correctly identified as FIV-infected (sensitivity 97.1%). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: With the exception of viral isolation, the discriminant ELISA is the most reliable assay for diagnosis of FIV. A practical strategy for the diagnosis of FIV infection would be to use existing commercial FIV antibody assays as screening tests. Negative results with commercial assays are highly reliable predictors for lack of infection. Positive results can be confirmed with the discriminant ELISA. If the discriminant ELISA is negative, the cat is probably vaccinated against FIV but not infected. Positive results are likely to represent infection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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