The challenging problem of disease staging in human African trypanosomiasis (sleeping sickness): a new approach to a circular question
Notice bibliographique
Résumé
Human African trypanosomiasis (HAT), also known as sleeping sickness, puts millions of people at risk in sub-Saharan Africa and is a neglected parasitic disease that is almost always fatal if untreated or inadequately treated. HAT manifests itself in two stages that are difficult to distinguish clinically. The problem of staging in HAT is extremely important since treatment options, some of which are highly toxic, are directly linked to the disease stage. Several suggested investigations for disease staging have been problematic because of the lack of an existing gold standard with which to compare new clinical staging markers. The somewhat arbitrary current criteria based on the cerebrospinal fluid (CSF) white blood cell (WBC) count have been widely used, but the new potential biomarkers are generally compared with these, thereby making the problem somewhat circular in nature. We propose an alternative 'reverse' approach to address this problem, conceptualised as using appropriate statistical methods to test the performance of combinations of established laboratory variables as staging biomarkers to correlate with the CSF WBC/trypanosomes and clinical features of HAT. This approach could lead to the use of established laboratory staging markers, potentially leading to a gold standard for staging and clinical follow-up of HAT.
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 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 | 0,194 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,047 |
| Communication savante | 0,010 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».