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Enregistrement W2945772136 · doi:10.1093/cid/ciz148

Reply to Awandu et al

2019· letter· en· W2945772136 sur OpenAlexaff
Lemu Golassa, James Cheaveau, Abu Naser Mohon, Dylan R. Pillai

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor—We thank Awandu and colleagues for their insightful comments on our recent article describing ultrasensitive diagnostic tests for detection of asymptomatic malaria in a highly endemic region of Gambella, Ethiopia [1]. The higher prevalence noted in Gambella based on ultrasensitive methods is most likely due to the improved limit of detection afforded by targeting highly abundant RNA. To test this hypothesis, we evaluated a subset (n = 48) of the P. falciparum-positive samples from the Gambella study using traditional nested polymerase chain reaction (PCR) [2]. Only 60.4% (29/48) was detected positive by nested PCR (Table 1). Therefore, using standard molecular methods, the prevalence is far lower and more in line with the meta-analysis quoted [3]. We summarize the various molecular methods and their limits of detection (LOD) in Table 2. Careful consideration has to be made when combining prevalence studies using different molecular methods due to the widely varying LOD. Nested Polymerase Chain Reaction (PCR) Results of Samples Positive for Plasmodium falciparum by Quantitative Reverse Transcriptase PCR (n = 48) From the Gambella Study Abbreviation: PCR, polymerase chain reaction. Nested Polymerase Chain Reaction (PCR) Results of Samples Positive for Plasmodium falciparum by Quantitative Reverse Transcriptase PCR (n = 48) From the Gambella Study Abbreviation: PCR, polymerase chain reaction. Variation in the Limit of Detections of the Different Molecular Tools for Diagnosing Plasmodium falciparum (modified from [12]) Abbreviations: LOD, limit of detection; NASBA, nucleic acid sequence-based amplification; PCR, polymerase chain reaction; qPCR, quantitative polymerase chain reaction; qRT-PCR, quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction; rRNA, ribosomal RNA; RT, reverse transcriptase; TARE-2, telomere-associated repetitive element 2; US-LAMP, ultrasensitive loop mediated amplification. Variation in the Limit of Detections of the Different Molecular Tools for Diagnosing Plasmodium falciparum (modified from [12]) Abbreviations: LOD, limit of detection; NASBA, nucleic acid sequence-based amplification; PCR, polymerase chain reaction; qPCR, quantitative polymerase chain reaction; qRT-PCR, quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction; rRNA, ribosomal RNA; RT, reverse transcriptase; TARE-2, telomere-associated repetitive element 2; US-LAMP, ultrasensitive loop mediated amplification. The role that very low level infections (<100 parasites per mL) detected only by ultrasensitive methods play in onward transmission remains unclear and necessitates further study. Despite no linear correlation between parasite count and gametocyte count, low parasitemia infections tend to produce a smaller number of infective gametocytes [4]. However, transmission depends not only on the number of gametocytes produced but also on the efficiency of the vectors, vector diversity, and the number of bites [5–7]. Furthermore, parasitemia can fluctuate in the asymptomatic individual and longitudinal studies suggest that gametocyte counts can also oscillate, implying these very low level infections may ultimately lead to onward transmission [8]. More studies like that of Hoffman et al on ultrasensitive rapid diagnostic tests and gametocyte carriage in asymptomatic individuals are needed, especially when coupled to membrane feeding assays [9]. Some studies have attempted to model the reservoir and the probability of onward transmission, but these models require validation [10]. Ultimately, public health programs need to evaluate the role of ultrasensitive diagnostics in reactive case detection, for example, in order to determine the value of such tools in accelerating elimination [11]. Potential conflicts of interest. All authors: No reported conflicts of interest. All authors have submitted the ICMJE Form for Disclosure of Potential Conflicts of Interest. Conflicts that the editors consider relevant to the content of the manuscript have been disclosed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,1460,070
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,010

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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