MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2076091055 · doi:10.1086/521941

Reply to Waters et al.

2007· article· en· W2076091055 sur OpenAlexaff
Zabrina L. Brumme, Celia Chui, Chanson J. Brumme, P. Richard Harrigan

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor—We agree that HIV reverse-transcriptase (RT) codon 245 polymorphisms should not be used to deny abacavir therapy to patients [1]. As has been emphasized, the positive predictive value of the codon 245 test is low [1, 2]; ideally, persons with codon 245 polymorphisms should be screened for HLA-B*5701 prior to abacavir use. Instead, the high negative predictive value of the codon 245 test indicates that persons with wild-type RT 245V are at a substantially reduced risk for the abacavir hypersensitivity reaction. Given the ready availability of HIV RT sequence data (collected during routine drug-resistance testing) examining virus variation at codon 245 could be useful in situations in which HLA testing is limited or cost-prohibitive. HLA-B*5701 allele prevalence is typically highest among white individuals (∼5%) [3]. However, the prevalence of HLA-B*5701 in the population tested by Waters et al. [1] was ∼10-fold higher (54.7%), which is unprecedented in any unselected population. Waters et al. [1] specifically selected HLA-B*5701-positive individuals, with a random control group of HLA-B*5701-negative individuals for comparison (A. Pozniak, personal communication). Because negative predictive value depends on the characteristics of the population tested [4], the negative predictive value calculated by Waters et al. [1] is accurate only for this highly selected population and is irrelevant for the general population of HIV-infected individuals receiving antiviral drugs. The 2 large, prospective cohorts from which the study subset used in Waters et al. [1] was drawn exhibit a typical HLA-B*5701 allele prevalence of ∼7% [5, 6]. With this HLA-B*5701 prevalence, the negative predictive value in their population, using their reported 92.5% sensitivity, would actually be 99%, broadly similar to that given in our original report [2], and with overlapping confidence intervals.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0400,051
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,011

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Infectious DiseasesMême sujetDrug-Induced Adverse ReactionsTravaux en français237 207