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Enregistrement W2165824150 · doi:10.1111/j.1537-2995.2008.01861.x

Performance characteristics of the Food and Drug Administration–licensed Roche Cobas TaqScreen West Nile virus assay

2008· article· en· W2165824150 sur OpenAlexaffabout
Anuradha Pai, Steven Kleinman, Khushbeer Malhotra, Lorlelei Lee‐Haynes, Larry Pietrelli, J. Saldanha

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensDynamic Systems Analysis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWest Nile virusFood and drug administrationMedicineVirologyConfidence intervalInternal medicineVirusPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The cobas TaqScreen West Nile virus (WNV) test (Roche Molecular Systems) was licensed by the Food and Drug Administration (FDA) in August 2007 for detecting WNV RNA in pools of six or in individual donations (IDs). A series of studies established the performance characteristics of the assay and test system before FDA licensure. STUDY DESIGN AND METHODS: Analytic sensitivity was determined by probit analysis using multiple source materials. Clinical sensitivity was determined by testing a panel of 315 known WNV RNA-positive specimens. A large clinical specificity study was conducted by five laboratories during months when WNV activity was not expected. RESULTS: The 95 percent limit of detection for ID testing using the Lineage 1 Health Canada WNV reference standard was 40.3 copies per mL (95% individual donation, 35.1-47.8 copies per mL). Clinical sensitivity was 100 percent (95% confidence interval [CI], 98.8%-100%) for ID testing and 97.5 percent (95% CI, 95.1-98.9%) for minipool (MP) testing. Clinical specificity, when resolved to the ID, was 100 percent for both formats and was 99.986 percent at the MP level. CONCLUSION: The cobas TaqScreen WNV test performed on the cobas s 201 system is a fully automated test system with excellent clinical sensitivity and specificity that offers the benefits of automated sample preparation and a secure environment for donor testing information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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