Dynamics of HIV viremia and antibody seroconversion in plasma donors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The characterization of primary HIV infection by the analysis of serial plasma samples from newly infected persons using multiple standard viral assays. DESIGN: A retrospective study involving two sets of archived samples from HIV-infected plasma donors. (A) 435 samples from 51 donors detected by anti-HIV enzyme immunoassays donated during 1984-1994; (B) 145 specimens from 44 donors detected by p24 antigen screening donated during 1996-1998. SETTING: Two US plasma products companies. MAIN OUTCOME MEASURES: The timepoints of appearance of HIV-1 markers and viral load concentrations during primary HIV infection. RESULTS: The pattern of sequential emergence of viral markers in the 'A' panels was highly consistent, allowing the definition and estimation of the duration of six sequential stages. From the 'B' panels, the viral load at p24 antigen seroconversion was estimated by regression analysis at 10 000 copies/ml (95% CI 2000-93 000) and the HIV replication rate at 0.35 log copies/ml/day, corresponding to a doubling time in the preseroconversion phase of 20.5 h (95% CI 18.2-23.4 h). Consequently, an RNA test with 50 copies/ml sensitivity would detect HIV infection approximately 7 days before a p24 antigen test, and 12 days before a sensitive anti-HIV test. CONCLUSION: The sequential emergence of assay reactivity allows the classification of primary HIV-1 infection into distinct laboratory stages, which may facilitate the diagnosis of recent infection and stratification of patients enrolled in clinical trials. Quantitative analysis of preseroconversion replication rates of HIV is useful for projecting the yield and predictive value of assays targeting primary HIV infection.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».