BVBlue Test for Diagnosis of Bacterial Vaginosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial vaginosis (BV) is a disorder of the vaginal ecosystem characterized by a shift in the vaginal flora from the normally predominant Lactobacillus to one dominated by sialidase enzyme-producing mixed flora. It is the most common cause of abnormal vaginal discharge in adult women. The BVBlue system (Gryphus Diagnostics, L.L.C.) is a chromogenic diagnostic test based on the presence of elevated sialidase enzyme in vaginal fluid samples. BVBlue was compared to the standard method for diagnosing BV (Amsel criteria and Nugent score). Fifty-seven nonmenstruating women of > or =16 years of age who presented for a pelvic examination were recruited. Demographic features were collected via a self-administered questionnaire. The Amsel criteria were assessed based on three of four of the following characteristics of vaginal discharge: consistency, odor, pH, and presence of clue cells on Gram stain. BVBlue was compared to the Gram stain and Amsel criteria. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value for BVBlue versus the Gram stain and Amsel criteria were 91.7, 97.8, 91.7, and 97.8% and 50.0, 100, 100, and 88.2%, respectively. A significantly greater proportion of patients with a vaginal pH of >4.5, a positive amine test, or with clue cells on vaginal Gram smear were found to have a positive BVBlue test (P < 0.001). Women previously treated for BV were 2.98 times more likely to have another episode of BV. BVBlue is a useful point-of-care diagnostic tool to provide a presumptive diagnosis of BV, especially in situations where microscopic capabilities are unavailable.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle