Identifying the Early Post-HIV Antibody Seroconversion Period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying persons with recent human immunodeficiency virus (HIV) antibody seroconversion is useful for treatment, research, and prevention, but the sensitivity and specificity of tests for this purpose are uncertain. METHODS: We used longitudinal specimens panels from 155 persons identified prior to HIV seroconversion to assess antibody-based methods for classifying persons as within 30, 60, or 90 days of seroconversion, including 2 incidence assays, a less-sensitive (LS) enzyme immunoassay (EIA), and the BED assay. RESULTS: Sensitivity and specificity, respectively, for identifying persons within 30 days of seroconversion were: 34%-57% and 98%-100% for 2 standard EIAs (employing a signal-to-cutoff ≤4.0; ≥1.0 defines HIV positive), 84% and 73% for the LS-EIA (≤0.2 cutoff), 88% and 72% for the BED (≤0.2 cutoff), and 43%-58% and 98% (≤3 bands) for 2 Western blot (WB) assays. By area under the receiver operator curves, the best test for identifying persons within 30 days of seroconversion was the number of bands on the Bio-Rad WB (0.90); within 60 days, the LS-EIA and BED (both 0.85); and for persons within 90 days the BED (0.86). CONCLUSIONS: Standard EIAs, Western blots, and HIV incidence assays provide useful information for identifying persons 30 to 90 days after seroconversion.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».