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Enregistrement W2127186487 · doi:10.1086/315603

<i>Chlamydia pneumoniae</i>Serology: Interlaboratory Variation in Microimmunofluorescence Assay Results

2000· article· en· W2127186487 sur OpenAlexaff
Rosanna Ŵ. Peeling, S P Wang, J. Thomas Grayston, Francesco Blasi, Jens Boman, Andreas Clad, Heike Freidank, Charlotte A. Gaydos, Judy Gnarpe, Toshikatsu Hagiwara, Robert B. Jones, J Orfila, Kenneth Persson, Mirja Puolakkainen, Pekka Saikku, Julius Schachter

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyChlamydiaTiterChlamydiaceaeChlamydophila pneumoniaeRheumatoid factorChlamydialesBiologyVirologyImmunoglobulin MImmunologyAntibodyMedicineImmunoglobulin G

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lack of standardization in chlamydia serology has made interpretation of published data difficult. This study was initiated to determine the extent of interlaboratory variation of microimmunofluorescence (MIF) test results for the serodiagnosis of Chlamydia pneumoniae infections. Identical panels of 22 sera were sent to 14 laboratories in eight countries for the determination of IgG and IgM antibodies by MIF. Although there was extensive variation in the numeric titer values, the overall percentage agreement with the reference standard titers from the University of Washington was 80%. For results by serodiagnostic category, the best agreement was for four-fold rise in IgG titers, while the lowest agreement was for negative or low IgG titers. Agreement for IgM titers was 50%-95%. Four laboratories failed to discern false-positive IgM titers possibly because of the presence of rheumatoid factor. Further studies are underway to determine the source of interlaboratory variation for the MIF test.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations131
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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