From pests to tests: training rats to diagnose tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
2020 is the year of the rat. The rat is the first of the 12 Chinese zodiac signs, and represents spirit, alertness, flexibility and vitality. In respiratory medicine, we may think of rats as vectors for diseases, such as pulmonary forms of hantavirus disease or leptospirosis, and pneumonic plague. Rodent control is thus part of hygiene guidelines and the International Health Regulations. And yet, the rat's keen sense of smell has led to its incredible career as a living tuberculosis (TB) detector. It's time… to find and treat all patients with TB. Rats may have a say in research towards better diagnostic tests. The authors thank all study participants, clinicians, laboratory and rat handler teams, as well as all partners and donors who enabled the research into training and using TB detection rats. Main partners include the Sokoine University of Agriculture, the National Institute for Medical Research, MKUTA, and the National TB and Leprosy Programme in Tanzania; the University Eduardo Mondlane, the National Institute of Health, Associação Kenguelekezé, the Maputo City Health Authorities and the National TB Program in Mozambique; the Armauer Hansen Research Institute, the German Leprosy and TB Relief Association, the Prison Health Authorities and the National TB Program of Ethiopia; as well as the Technical University Braunschweig and Max Planck Institute for Infection Biology in Germany, and the University of Antwerp, Belgium.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,022 |
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 ».