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Enregistrement W2766844439 · doi:10.3389/fmicb.2017.02031

Assessment and Translation of the Antibody-in-Lymphocyte Supernatant (ALS) Assay to Improve the Diagnosis of Enteric Fever in Two Controlled Human Infection Models and an Endemic Area of Nepal

2017· article· en· W2766844439 sur OpenAlexfundno aff
Thomas C. Darton, Claire Jones, Sabina Dongol, Merryn Voysey, Christoph J. Blohmke, Rajendra Shrestha, Abhilasha Karkey, Mila Shakya, Amit Arjyal, Claire S. Waddington, Malick M. Gibani, Michael J. Carter, Buddha Basnyat, Stephen Baker, Andrew J. Pollard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentrePacific Institute for the Mathematical SciencesWellcome TrustWellcomeNational Institute for Health and Care ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineImmunologyAntibodySubclinical infectionSalmonella typhiBlood cultureLymphocyteSalmonellaEnteric feverTyphoid feverVirologyInternal medicineBiologyAntibioticsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New diagnostic tests for enteric fever are urgently needed to assist with timely antimicrobial treatment of patients and to measure the efficacy of prevention measures such as vaccination. In a novel translational approach, here we use two recently developed controlled human infection models (CHIM) of enteric fever to evaluate an antibody-in-lymphocyte supernatant (ALS) assay, which can detect recent IgA antibody production by circulating B cells in ex vivo mononuclear cell culture. We calculated the discriminative ability of the ALS assay to distinguish diagnosed cases in the two CHIM studies in Oxford, prior to evaluating blood culture-confirmed diagnoses of patients presenting with fever to hospital in an endemic areas of Kathmandu, Nepal. Antibody responses to membrane preparations and lipopolysaccharide provided good sensitivity (>90%) for diagnosing systemic infection after oral challenge with Salmonella Typhi or S. Paratyphi A. Assay specificity was moderate (~60%) due to imperfect sensitivity of blood culture as the reference standard and likely unrecognized subclinical infection. These findings were augmented through the translation of the assay into the endemic setting in Nepal. Anti-MP IgA responses again exhibited good sensitivity (86%) but poor specificity (51%) for detecting blood culture-confirmed enteric fever cases (ROC AUC 0.79, 95%CI 0.70–0.88). Patients with anti-MP IgA ALS titers in the upper quartile exhibited a clinical syndrome synonymous with enteric fever. While better reference standards are need to assess enteric fever diagnostics, routine use of this ALS assay could be used to rule out infection and has the potential to double the laboratory detection rate of enteric fever in this setting over blood culture alone.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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