Logistic discrimination of mixtures of M. tuberculosis and non‐specific tuberculin reactions
Notice bibliographique
Résumé
Interpretation of the Mantoux test for tuberculous infection can be complicated by cross-reactions caused by infection with non-specific mycobacteria. Thus, the distribution of positive indurations is a mixture of two distributions. To estimate tuberculous infection prevalence, the marginal distribution of indurations needs to be separated into its component distributions. Observations from several populations with different mixes of the two types of infection are required. Homogeneity across populations of distributions of indurations for each type of infection is assumed. A logistic model is specified for the probability of having tuberculous infection conditional on the observed induration size. No other assumptions about the two distributions are made. Maximum likelihood is used to estimate the logistic function. Goodness-of-fit criteria are discussed. The method is applied to a series of tuberculin surveys carried out in (South) Korea. Estimated infection prevalence agrees reasonably well with several ad hoc criteria. The goodness-of-fit test rejects underlying assumptions of homogeneity. One reason appears to be a decline over time in induration sizes caused by tuberculous infection. However, not all reasons for this rejection are obvious. The proposed method of mixture analysis provides an additional tool for the interpretation of prevalence survey data where the diagnostic test lacks specificity as a result of cross-reactions.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».