Pooled nucleic acid testing increases the diagnostic yield of acute HIV infections in a high-risk population compared to 3rd and 4th generation HIV enzyme immunoassays
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We compared a 3rd generation (gen) and two 4th gen HIV enzyme immunoassays (EIA) to pooled nucleic acid testing (PNAT) for the identification of pre- and early seroconversion acute HIV infection (AHI). STUDY DESIGN: 9550 specimens from males >18 year from clinics attended by men who have sex with men were tested by Siemens ADVIA Centaur(®) HIV 1/O/2 (3rd gen) and HIV Combo (4th gen), as well as by Abbott ARCHITECT(®) HIV Ag/Ab Combo (4th gen). Third gen non-reactive specimens were also tested by Roche COBAS(®) Ampliprep/COBAS® TaqMan HIV-1 Test v.2 in pools of 24 samples. Sensitivity and specificity of the three EIAs for AHI detection were compared. RESULTS: 7348 persons contributed 9435 specimens and had no evidence of HIV infection, 79 (94 specimens) had established HIV infection, 6 (9 specimens) had pre-seroconversion AHI and 9 (12 specimens) had early seroconversion AHI. Pre-seroconversion AHI cases were not detected by 3rd gen EIA, whereas 2/6 (33.3%) were detected by Siemens 4th gen, 4/6 (66.7%) by Abbott 4th gen and 6/6 (100%) by PNAT. All three EIAs and PNAT detected all individuals with early seroconversion AHI. Overall sensitivity/specificity for the EIAs relative to WB or NAT resolved infection status was 93.6%/99.9% for Siemens 3rd gen, 95.7%/99.7% for Siemens 4th gen and 97.9%/99.2% for Abbott 4th gen. CONCLUSIONS: While both 4th gen EIAs demonstrated improved sensitivity for AHI compared to 3rd gen EIA, PNAT identified more AHI cases than either 4th gen assay. PNAT is likely to remain a useful strategy to identify AHI in high-risk populations.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».