Antibody responses to Borrelia burgdorferi detected by western blot vary geographically in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease is emerging in eastern and central Canada, and most cases are diagnosed using the two-tier serological test (Enzyme Immuno Assay [EIA] followed by Western blot [WB]). Simplification of this algorithm would be advantageous unless it impacts test performance. In this study, accuracy of individual proteins of the IgG WB algorithm in predicting the overall test result in samples from Canadians was assessed. Because Borrelia burgdorferi strains vary geographically in Canada, geographic variations in serological responses were also explored. Metrics of relative sensitivity, specificity and the kappa statistic measure of concordance were used to assess the capacity of responses to individual proteins to predict the overall IgG WB result of 2524 EIA (C6)-positive samples from across Canada. Geographic and interannual variations in proportions of samples testing positive were explored by logistic regression. No one protein was highly concordant with the IgG WB result. Significant variations were found amongst years and geographic regions in the prevalence of samples testing positive using the overall IgG WB algorithm, and for individual proteins of the algorithm. In most cases the prevalence of samples testing positive were highest in Nova Scotia, and lower in samples from Manitoba westwards. These findings suggest that the current two tier test may not be simplified and continued use of the current two-tier test method and interpretation is recommended. Geographic and interannual variations in the prevalence of samples testing positive may be consistent with B. burgdorferi strain variation in Canada, and further studies are needed to explore this.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».