Approaches for simplified <scp>HCV</scp> diagnostic algorithms
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the light of the advances in HCV antiviral therapy, global control of HCV infection becomes feasible but depends on the capacity of countries to identify infected people and to offer them treatment. To achieve the WHO goal which targets a diagnosis rate of 90% by 2030, simplification of screening and diagnosis will be crucial. METHODS: Published literature, unpublished data and expert consensus were used to determine key parameters, including point-of-care, rapid diagnostic testing, screening, the use of HCV core Ag and dried blood spots; starting from 2008 until November 2017. In addition, a manual search was undertaken to detect relevant papers or websites related to specific data from countries which underwent or are planning a programme of HCV elimination. RESULTS: Several strategies have been developed and evaluated these last years to simplify and facilitate access to screening and diagnosis, the development of reliable HCV core antigen tests and new nucleic acid amplification technologies for use in decentralized settings. In high prevalence settings, a one-step screening and diagnosis strategy could simplify diagnostic algorithms provided the cost is reduced. Finally, genotyping may no longer be required in the context of availability of pangenotypic antiviral therapy. CONCLUSIONS: Despite relevant advances in HCV screening and diagnosis, the overall diagnosis package is still too expensive today and efforts must be made to allow generalized implementation of reliable tests in low and middle income countries. These efforts will be key factors to foster a real public health approach to HCV elimination.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».