External Quality Assessment of <i>HLA-B*5701</i> Reporting: An International Multicentre Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: HLA-B*5701 strongly predicts abacavir hypersensitivity (HSR), but implementation of effective routine screening into clinical practice requires testing be practical and accurate. We tested the proficiency of HLA-B*5701 typing among laboratories using sequence-specific primer PCR. DESIGN AND METHODS: DNA panels (1 and 2) were distributed to seven laboratories (A to G) for blinded typing of the HLA-B*5701 allele. Panel 1 (n = 10 samples; n = 7 laboratories) included 3 positives and other closely related B17 subtypes (B*5702, B*5703, B*5704 and B*5801). Panel 2 (n = 96 samples; n = 4 laboratories) included 36 positives among a broad spectrum of other B alleles. Two laboratories (A and B) also submitted 96 routine samples, typed by the same methodology, to the reference centre for additional analysis by sequence-based typing. RESULTS: All laboratories correctly typed panel 1 for HLA-B*5701 carriage. Laboratories A, B and C identified HLA-B*5701 alleles in panel 2 with 100% sensitivity and 100% specificity. Laboratory D reported one false negative, reportedly due to a sampling error. The results obtained for routine samples typed by laboratories A and B and those generated by the reference laboratory using sequencing were fully concordant. CONCLUSIONS: Detection of HLA-B*5701 alleles among laboratories was 100% specific and 99.4% sensitive, indicating that participating HIV testing laboratories were currently offering effective primary screening to identify individuals at high risk of abacavir HSR. Accurate reporting of HLA-B*5701 status is critical for the safe administration of this drug and participation in quality assurance programmes by all sites who report HLA-B*5701 status should be promoted.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».