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Enregistrement W2331808833 · doi:10.1136/sextrans-2011-050102.45

S11.2 Which algorithm performs better, screening with a non-treponemal or treponemal test?

2011· article· en· W2331808833 sur OpenAlexaffabout
Claude Fortin

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyphilisMedicineIndeterminateAlgorithmTest (biology)Diagnostic testImmunologyPediatricsComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A growing number of diagnostic laboratories have recently adopted treponemal EIA tests that permits automation for syphilis screening thus reducing time and labor. This leads to a reverse sequence approach of screening in which an EIA is performed first, followed by testing of reactive sera with a non-treponemal test. The province of Quebec implemented two revised algorithms for syphilis testing on 1 February 2010. The first algorithm (Algo 1) is adapted for low throughput laboratories who initiate testing with a non-treponemal test while the second (Algo 2), which is adapted for high throughput settings, follows the reverse sequence approach. Using these recently implemented algorithms in Quebec, the performance the reverse sequence algorithm will be discussed. Methods The performance algorithms 1 and 2 has been evaluated with a retrospective analysis of all sera sent by diagnostic laboratories to our reference laboratory for treponemal confirmation between 1 February 2010 and 31 January 2011. Positive sera by both EIA and RPR were not submitted for confirmation. Results A total of 3662 sera were sent for confirmation during the study period. Only sera from patients not known to have a previous positive treponemal test were analysed. Among the 929 RPR positive or indeterminate sera screened by Algo 1, only 315 (34%) were positive by TP-PA. Among the 904 EIA positive/RPR negative sera screened by Algo 2, 525 (58%) were positive, 333 (37%) were negative and 46 (5%) were indeterminate by TP-PA. The TP-PA negative or indeterminate sera were further tested using a line immunoassay. Among these 379 sera, 35 (9%) were positive and 108 (28%) were indeterminate by line immunoassay. The overall proportion of false positive EIA when reflex RPR test is negative (Algo 2) was 38% compared to a proportion of 66% (614/929) of false positive results when RPR is used as the first screening assay (Algo 1). Conclusion The higher rate of false positive when sera are screened with Algo 1 can be explained by a low prevalence setting. The high rate of false positive EIA when RPR test is negative (Algo 2) confirms the need to reflexively test all such sera with at least a second treponemal test. Although most EIA positive/RPR negative/TP-PA negative sera truly are false positive EIA results, a second treponemal confirmatory test helps identifying more true-positive EIA positive/RPR negative sera, though more data are needed to generally recommend this approach.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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