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Enregistrement W2117698342

Interpretation of diagnostic laboratory tests for severe acute respiratory syndrome: the Toronto experience.

2004· article· en· W2117698342 sur OpenAlexaffabout
Patrick Tang, Marie Louie, Susan E. Richardson, Marek Smieja, Andrew E. Simor, Frances Jamieson, Margaret Fearon, Susan M. Poutanen, Tony Mazzulli, Raymond Tellier, James B. Mahony, Mark Loeb, Astrid Petrich, Max Chernesky, Allison McGeer, Donald E. Low, Elizabeth Phillips, Steven J.M. Jones, Nathalie Bastien, Yan Li, Daryl Dick, Allen Grolla, Lisa Fernando, Timothy F. Booth, Bonnie Henry, Anita Rachlis, Larissa Matukas, David B. Rose, Reena Lovinsky, Sharon Walmsley, Wayne L. Gold, Sigmund Krajden

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutbreakSerologyGold standard (test)EpidemiologySuspectInternal medicineDiagnostic testSevere acute respiratory syndromeSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Confidence intervalCoronavirusEmergency medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)Antibody
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) began in Canada in February 2003. The initial diagnosis of SARS was based on clinical and epidemiological criteria. During the outbreak, molecular and serologic tests for the SARS-associated coronavirus (SARS-CoV) became available. However, without a "gold standard," it was impossible to determine the usefulness of these tests. We describe how these tests were used during the first phase of the SARS outbreak in Toronto and offer some recommendations that may be useful if SARS returns. METHODS: We examined the results of all diagnostic laboratory tests used in 117 patients admitted to hospitals in Toronto who met the Health Canada criteria for suspect or probable SARS. Focusing on tests for SARS-CoV, we attempted to determine the optimal specimen types and timing of specimen collection. RESULTS: Diagnostic test results for SARS-CoV were available for 110 of the 117 patients. SARS-CoV was detected by means of reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) in at least one specimen in 59 (54.1%) of 109 patients. Serologic test results of convalescent samples were positive in 50 (96.2%) of 52 patients for whom paired serum samples were collected during the acute and convalescent phases of the illness. Of the 110 patients, 78 (70.9%) had specimens that tested positive by means of RT-PCR, serologic testing or both methods. The proportion of RT-PCR test results that were positive was similar between patients who met the criteria for suspect SARS (50.8%, 95% confidence interval [CI] 38.4%-63.2%) and those who met the criteria for probable SARS (58.0%, 95% CI 44.2%-70.7%). SARS-CoV was detected in nasopharyngeal swabs in 33 (32.4%) of 102 patients, in stool specimens in 19 (63.3%) of 30 patients, and in specimens from the lower respiratory tract in 10 (58.8%) of 17 patients. INTERPRETATION: These findings suggest that the rapid diagnostic tests in use at the time of the initial outbreak lack sufficient sensitivity to be used clinically to rule out SARS. As tests for SARS-CoV continue to be optimized, evaluation of the clinical presentation and elucidation of a contact history must remain the cornerstone of SARS diagnosis. In patients with SARS, specimens taken from the lower respiratory tract and stool samples test positive by means of RT-PCR more often than do samples taken from other areas.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations77
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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