Development of a multiplex polymerase chain reaction for detection and typing of major human herpesviruses in cerebrospinal fluid
Notice bibliographique
Résumé
Infections of the central nervous system (CNS) represent a difficult diagnostic problem for both clinicians and microbiologists. In particular, the Herpesviridae family plays a central etiological role in CNS viral infections. These diseases have acquired growing importance in the past few years owing to the increasing number of immunocompromised patients and the availability of new antiviral drugs. Prompt detection and diagnosis of CNS viral infections are critical because most infections are treatable, while a delayed recognition may lead to life-threatening conditions or severe sequelae. The traditional methods for detection of herpesviruses in CNS infections exhibit several drawbacks, whereas the polymerase chain reaction (PCR) on cerebrospinal fluid has revolutionized the neurovirology and is becoming an essential part of the diagnostic work-up of patients with suspected CNS viral infections. A sensitive multiplex PCR method was developed for the simultaneous detection of 6 human herpesviruses (human cytomegalovirus, herpes simplex virus 1, herpes simplex virus 2, Epstein-Barr virus, varicella-zoster virus, and human herpesvirus 6) with the aim of simplifying detection and reducing time and costs. The accuracy, reproducibility, specificity, and sensitivity of these assays were established.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».