MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550366296 · doi:10.1128/cvi.00269-16

Calibration and Evaluation of Quantitative Antibody Titers for Measles Virus by Using the BioPlex 2200

2016· article· en· W2550366296 sur OpenAlexafffund
Todd F. Hatchette, Heidi Scholz, Shelly Bolotin, Natasha S. Crowcroft, Colleen E. Jackson, Elizabeth McLachlan, Alberto Severini

Notice bibliographique

RevueClinical and Vaccine Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensPublic Health OntarioDalhousie UniversityUniversity of TorontoPublic Health Agency of CanadaNova Scotia Health AuthorityUniversity of ManitobaIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesPublic Health OntarioCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaGovernment of CanadaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMeaslesTiterRubellaMedicineConfidence intervalReceiver operating characteristicMeasles vaccineImmunologyVirologyAntibodyVaccinationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The BioPlex 2200 (Bio-Rad Laboratories, Hercules, CA) is a rapid, automated platform, which can screen large numbers of specimens for antibodies to measles, mumps, rubella, and varicella. Although approved for producing qualitative results, in this study we validated the test (off-label) to allow reporting of quantitative results. To do this, we used the third anti-measles World Health Organization standard to generate a calibration curve that allowed relative fluorescence intensity to be translated into quantitative antibody titer (antibody units [AU]/ml). The results from the BioPlex 2200 and the reference plaque reduction neutralization test (PRNT) exhibited a reasonable correlation following an exponential function, but correlation was poor in low-titer samples. Using a receiver operating characteristics analysis, an equivocal zone for the BioPlex 2200 was established between ≥0.13 and <1.10 AU/ml to achieve 100% specificity (95% confidence interval [CI] = 83.2 to 100%) and 100% sensitivity (95% CI = 93.5 to 100%) versus PRNT. By determining an equivocal range requiring confirmation by PRNT, we can avoid underestimating the levels of immunity through false-negative results and optimize methods for seroepidemiological 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 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical and Vaccine ImmunologyMême sujetVirology and Viral DiseasesTravaux en français237 207