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Enregistrement W3018407240 · doi:10.1128/jcm.01841-19

Performance of a Modified Two-Tiered Testing Enzyme Immunoassay Algorithm for Serologic Diagnosis of Lyme Disease in Nova Scotia

2020· article· en· W3018407240 sur OpenAlexaffabout
Ian Davis, Shelly McNeil, Wanda Allen, Donna MacKinnon‐Cameron, L. Robbin Lindsay, K Bernat, Antonia Dibernardo, Jason J. LeBlanc, Todd F. Hatchette

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyme diseaseSerologyImmunoassayBorrelia burgdorferiNova scotiaVirologyGold standard (test)MedicineLYMEAlgorithmImmunologyBiologyAntibodyInternal medicineComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to the standard two-tiered testing (STTT) algorithm for Lyme disease serology using an enzyme immunoassay (EIA) followed by Western blotting, data from the United States suggest that a modified two-tiered testing (MTTT) algorithm employing two EIAs has improved sensitivity to detect early localized Borrelia burgdorferi infections without compromising specificity. From 2011 to 2014, in the Canadian province of Nova Scotia, where Lyme disease is hyperendemic, sera submitted for Lyme disease testing were subjected to a whole-cell EIA, followed by C6 EIA and subsequently IgM and/or IgG immunoblots on sera with EIA-positive or equivocal results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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