Opportunities and Challenges for Cost-Efficient Implementation of New Point-of-Care Diagnostics for HIV and Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Stakeholders agree that supporting high-quality diagnostics is essential if we are to continue to make strides in the fight against human immunodeficiency virus (HIV) and tuberculosis. Despite the need to strengthen existing laboratory infrastructure, which includes expanding and developing new laboratories, there are clear diagnostic needs where conventional laboratory support is insufficient. Regarding HIV, rapid point-of-care (POC) testing for initial HIV diagnosis has been successful, but several needs remain. For tuberculosis, several new diagnostic tests have recently been endorsed by the World Health Organization, but a POC test remains elusive. Human immunodeficiency virus and tuberculosis are coendemic in many high prevalence locations, making parallel diagnosis of these conditions an important consideration. Despite its clear advantages, POC testing has important limitations, and laboratory-based testing will continue to be an important component of future diagnostic networks. Ideally, a strategic deployment plan should be used to define where and how POC technologies can be most efficiently and cost effectively integrated into diagnostic algorithms and existing test networks prior to widespread scale-up. In this fashion, the global community can best harness the tremendous capacity of novel diagnostics in fighting these 2 scourges.
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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 | 0,036 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».