Probability of a false-negative HIV antibody test result during the window period: a tool for pre- and post-test counselling
Notice bibliographique
Résumé
Failure to understand the risk of false-negative HIV test results during the window period results in anxiety. Patients typically want accurate test results as soon as possible while clinicians prefer to wait until the probability of a false-negative is virtually nil. This review summarizes the median window periods for third-generation antibody and fourth-generation HIV tests and provides the probability of a false-negative result for various days post-exposure. Data were extracted from published seroconversion panels. A 10-day eclipse period was used to estimate days from infection to first detection of HIV RNA. Median (interquartile range) days to seroconversion were calculated and probabilities of a false-negative result at various time periods post-exposure are reported. The median (interquartile range) window period for third-generation tests was 22 days (19-25) and 18 days (16-24) for fourth-generation tests. The probability of a false-negative result is 0.01 at 80 days' post-exposure for third-generation tests and at 42 days for fourth-generation tests. The table of probabilities of falsely-negative HIV test results may be useful during pre- and post-test HIV counselling to inform co-decision making regarding the ideal time to test for HIV.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».