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Enregistrement W2335703318 · doi:10.4269/ajtmh.15-0219

Factors Influencing the Serological Response in Hepatic Echinococcus granulosus Infection

2015· article· en· W2335703318 sur OpenAlexaff
Raffaella Lissandrin, Francesca Tamarozzi, Luca Piccoli, Carmine Tinelli, Annalisa De Silvestri, Mara Mariconti, Valeria Meroni, Francesca Genco, Enrico Brunetti

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Tropical Medicine and Hygiene · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic infections in humans and animals
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyCystic echinococcosisCystMedicineHydatid cystInternal medicineGastroenterologyEchinococcus granulosusImmunologyEchinococcosisPathologyAntibodyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of variables influencing serology is crucial to evaluate serology results for the diagnosis and clinical management of cystic echinococcosis (CE). We analyzed retrospectively a cohort of patients with hepatic CE followed in our clinic in 2000-2012 to evaluate the influence of several variables on the results of commercial enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and indirect hemagglutination (IHA) tests. Sera from 171 patients with ≥ 1 hepatic CE cyst, and 90 patients with nonparasitic cysts were analyzed. CE cysts were staged according to the WHO-IWGE classification and grouped by activity. A significant difference in ELISA optical density (OD) values and percentage of positivity was found among CE activity groups and with controls (P < 0.001). The serological response was also influenced by age (P < 0.001) and cyst number (P = 0.003). OD values and cyst size were positively correlated in active cysts (P = 0.001). IHA test showed comparable results. When we analyzed the results of 151 patients followed over time, we found that serology results were significantly influenced by cyst activity, size, number, and treatment ≤ 12 months before serum collection. In conclusion, serological responses as assessed by commercial tests depend on CE cyst activity, size and number, and time from treatment. Clinical studies and clinicians in their practice should take this into account.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations77
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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