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Enregistrement W2409788228 · doi:10.1111/jvim.13975

Systematic Review of the Diagnostic Accuracy of Haptoglobin, Serum Amyloid A, and Fibrinogen versus Clinical Reference Standards for the Diagnosis of Bovine Respiratory Disease

2016· review· en· W2409788228 sur OpenAlexaff
Abdelmonem Abdallah, Joanne Hewson, David Francoz, Heba A. Selim, Sébastien Buczinski

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGold standard (test)Bovine respiratory diseaseHaptoglobinDiagnostic accuracyDiseaseSerum amyloid AInternal medicinePathologyIntensive care medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bovine respiratory disease (BRD) is a worldwide animal health concern especially in feedlot, dairy, and veal calves. One of the greatest challenges is the absence of a gold standard for achieving an accurate antemortem diagnosis. Various blood markers, including the acute-phase proteins (AAP), have been proposed as potential valuable tools for BRD diagnosis. OBJECTIVES: To perform a systematic review of the literature to assess the accuracy of selected APP (haptoglobin [Hp], serum amyloid A [SAA], and fibrinogen [Fb]) as diagnostic tools for cattle with naturally occurring BRD when compared with clinical reference standards of diagnosis. METHODS: This review was performed with eligible studies selected from CAB Abstract and MEDLINE from 1946 to 2015, as well as the "gray literature." Methodological quality of included studies was assessed using the QUADAS-2 tool developed for diagnostic accuracy studies. The accuracy parameters sensitivity (Se) and specificity (Sp) were obtained from the articles or through contact with the authors when not directly reported. RESULTS: A total of 314 studies were identified, from them, 23 met inclusion criteria as diagnostic studies for naturally occurring BRD. Quality of studies showed high risk of bias for case selection (70% of articles) and unclear risk of bias for index test (65%), reference standard (74%), and flow and timing (61%). There were high concerns regarding applicability for case selection (61% of studies) and reference standards used for defining BRD (48%). The concerns regarding index test application were low (83% of the studies). Only 4-8 studies could be included in the meta-analysis for each APP. No pooled estimates or pooled accuracy measurements were performed due to the low number of studies and multiple differences between studies, including reference standard definitions. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: On the basis of these findings, it is not possible to make conclusions regarding the accuracy of APP for BRD diagnosis. The reporting of accuracy of APP for BRD detection is inconsistent among studies. Recommendations to improve capability for future meta-analyses in this area include reporting studies on diagnostic tests following the Standard for the Reporting of Diagnostic Accuracy Studies (STARD), as well as trying to standardize BRD definition across future studies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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