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Enregistrement W2594400128 · doi:10.3390/diagnostics7010013

Improving the Quality of Diagnostic Studies Evaluating Point of Care Tests for Acute HIV Infections: Problems and Recommendations

2017· article· en· W2594400128 sur OpenAlexafffund
Megan Smallwood, Nitika Pant Pai

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPoint-of-care testingMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Point of careIntensive care medicineDiagnostic testQuality (philosophy)PopulationDiagnostic accuracyTest (biology)Medical physicsRisk analysis (engineering)ImmunologyPathologyPediatricsBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diagnosis of acute human immunodeficiency virus (HIV) infection (AHI) plays a unique role in preventing the spread of HIV and ending the epidemic. Acutely infected individuals are thought to contribute substantially to forward transmissions of HIV; however, diagnosing AHI in resource-limited settings has proven to be a challenge. While fourth generation antigen-antibody combination assays have been successful in high-resource settings, rapid point of care (POC) versions of these assays have yet to demonstrate high sensitivity to detect AHI. Newer RNA/DNA based POC technologies are being validated, but the challenge to understand the additional value of these devices depends on the quality of study evaluations, in particular choice of study designs and case mix of included populations. In this commentary, we aimed to review the quality of studies evaluating a new fourth generation rapid test for detecting AHI, to identify general methodological limitations and biases in diagnostic accuracy studies, and to recommend strategies for avoiding them in future evaluations. The new studies that were evaluated continued to report the same weaknesses and biases that were seen in previous evaluations of fourth generation rapid tests. We recommend that investigators design future studies carefully, keeping in mind how diagnostic performance may be influenced by prevalence, population, patient case mixes, and reference standards. Care must be taken to avoid biases specific to diagnostic accuracy studies (spectrum, verification, incorporation and reference standard biases). To improve on quality, reporting checklists and guidelines such as Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) and Standards for Reporting Diagnostic accuracy studies (STARD) should be reviewed prior to conducting 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)0,440
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,802
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4400,802
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,011
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0130,008
Intégrité de la recherche0,0170,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,334 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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