High Accuracy of Common HIV-Related Oral Disease Diagnoses by Non-Oral Health Specialists in the AIDS Clinical Trial Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many studies include oral HIV-related endpoints that may be diagnosed by non-oral-health specialists (non-OHS) like nurses or physicians. Our objective was to assess the accuracy of clinical diagnoses of HIV-related oral lesions made by non-OHS compared to diagnoses made by OHS. METHODS: A5254, a cross-sectional study conducted by the Oral HIV/AIDS Research Alliance within the AIDS Clinical Trial Group, enrolled HIV-1-infected adults participants from six clinical trial units (CTU) in the US (San Francisco, New York, Chapel Hill, Cleveland, Atlanta) and Haiti. CTU examiners (non-OHS) received standardized training on how to perform an oral examination and make clinical diagnoses of specific oral disease endpoints. Diagnoses by calibrated non-OHS were compared to those made by calibrated OHS, and sensitivity and specificity computed. RESULTS: Among 324 participants, the majority were black (73%), men (66%), and the median CD4+ cell count 138 cells/mm(3). The overall frequency of oral mucosal disease diagnosed by OHS was 43% in US sites, and 90% in Haiti. Oral candidiasis (OC) was detected in 153 (47%) by OHS, with erythematous candidiasis (EC) the most common type (39%) followed by pseudomembranous candidiasis (PC; 26%). The highest prevalence of OC (79%) was among participants in Haiti, and among those with CD4+ cell count ≤ 200 cells/mm(3) and HIV-1 RNA > 1000 copies/mL (71%). The sensitivity and specificity of OC diagnoses by non-OHS were 90% and 92% (for EC: 81% and 94%; PC: 82% and 95%). Sensitivity and specificity were also high for KS (87% and 94%, respectively), but sensitivity was < 60% for HL and oral warts in all sites combined. The Candida culture confirmation of OC clinical diagnoses (as defined by ≥ 1 colony forming unit per mL of oral/throat rinse) was ≥ 93% for both PC and EC. CONCLUSION: Trained non-OHS showed high accuracy of clinical diagnoses of OC in comparison with OHS, suggesting their usefulness in studies in resource-poor settings, but detection of less common lesions may require OHS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».