Reply to Waters et al.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».