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Enregistrement W2965858032 · doi:10.11604/pamj.2019.33.90.16437

Differential influence of race and environment on indeterminate reactivities to non-treponemal and treponemal antigens by immuno-chromatographic dual syphilis rapid test

2019· article· en· W2965858032 sur OpenAlexaff
François‐Xavier Mbopi‐Kéou, Ginette Claude Mireille Kalla, Esther Voundi Voundi, Mohammad‐Ali Jenabian, Ralph‐Sydney Mboumba Bouassa, Frédéric Talla, Fru Angwafo, Laurent Bélec

Notice bibliographique

RevuePan African Medical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyphilisMedicineIndeterminateTest (biology)Race (biology)ImmunologyDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Gender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Syphilis rapid test results may be influenced by numerous environmental and genetic factors. METHODS: The proportion of false positive syphilis non-treponemal (NT) and treponemal (T) test results using immuno-chromatographic dual syphilis rapid test on serum from Cameroonian blacks (n=103) versus French blacks (n=104) or French caucasians (n=51), all HIV-negative and free of clinical syphilis, was examined. RESULTS: Black individuals in Cameroon had a significantly higher frequency of false positive NT or T tests than black individuals in France. black individuals in France had a higher frequency of indeterminate NT tests as compared to caucasians in France. CONCLUSION: Both racial and environmental factors may affect immuno-chromatographic dual syphilis rapid testing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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