MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2132834123 · doi:10.1111/j.1948-7134.2009.00041.x

Comparative field analyses of rapid analyte measurement platform and reverse transcriptase polymerase chain reaction assays for West Nile virus surveillance

2009· article· en· W2132834123 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Williges, Ary Farajollahi, Mark P. Nelder, Randy Gaugler

Notice bibliographique

RevueJournal of Vector Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse transcriptaseWest Nile virusBiologyVirologyPolymerase chain reactionReverse transcription polymerase chain reactionAnalyteVirusMolecular biologyMessenger RNAGeneticsChromatographyGeneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid detection of West Nile virus (WNV) in mosquito pools is essential for predicting epizootics and epidemics. We compare the efficiency and sensitivity of the Rapid Analyte Measurement Platform (RAMP) to reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) from 2005 to 2008 from field mosquito populations in Mercer County, NJ. Overall, 316 pools tested negative and 115 pools tested positive for WNV. Eighty-nine pools tested positive using RAMP and all were confirmed by RT-PCR; 26 pools were WNV-negative using RAMP but positive using RT-PCR. False-positives from RAMP were not detected in our four-year study, indicating that RAMP is a reliable tool when used to augment existing RT-PCR-based WNV surveillance programs. Local mosquito control programs using RAMP will benefit from its ease of use, quick results, and lack of false positives but should understand the sensitivity of this test when compared to RT-PCR. Used with standard methods, RAMP will enhance existing mosquito control and WNV surveillance by providing rapid results and improved mosquito management decisions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vector EcologyMême sujetMosquito-borne diseases and controlTravaux en français237 207