How Close Is Close Enough? Exploring Matching Criteria in the Estimation of Recent Transmission of Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
If Mycobacterium tuberculosis isolates from 2 people have the same genotype, transmission may have occurred between them. Genotyping based on the insertion sequence IS6110 uses identical restriction fragment length polymorphisms ("fingerprints") to infer transmission. However, once transmission has occurred, the genotypes may mutate, resulting in divergent fingerprints. Estimation of the proportion of tuberculosis (TB) cases due to recent transmission includes 3 approaches to determine if genotypes match: exact matching (assumes no fingerprint change); band-addition, band-loss, band-shift matching (ad hoc attempt to account for fingerprint changes); and genetic distance (directly accounts for fingerprint changes). Via simulation study, the authors varied the fingerprint change rate, level of recent transmission, and background genetic heterogeneity and estimated sensitivity, specificity, and bias of the recent transmission index by matching method. For exact matching, specificity was always high, but sensitivity decreased as the change rate increased. For band-addition, band-loss, band-shift matching, specificity decreased as genetic diversity decreased, and sensitivity remained high as the change rate increased. Genetic distance offered a compromise between the 2. Results from this study suggest that interpretation of the recent transmission index and the resulting necessary public health interventions will vary according to how researchers account for spontaneous mutation when estimating transmission from genotyping data.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».