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Enregistrement W3032582312 · doi:10.3390/v12060586

Are We Ready for NGS HIV Drug Resistance Testing? The Second “Winnipeg Consensus” Symposium

2020· article· en· W3032582312 sur OpenAlexafffundabout
Hezhao Ji, Paul Sandstrom, Roger Paredes, P. Richard Harrigan, Chanson J. Brumme, Santiago Ríos, Marc Noguera-Julián, Neil Parkin, Rami Kantor

Notice bibliographique

RevueViruses · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésHIV drug resistanceSanger sequencingDrug resistanceHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineDNA sequencingComputational biologyVirologyAntiretroviral therapyBiologyViral loadGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV drug resistance is a major global challenge to successful and sustainable antiretroviral therapy. Next-generation sequencing (NGS)-based HIV drug resistance (HIVDR) assays enable more sensitive and quantitative detection of drug-resistance-associated mutations (DRMs) and outperform Sanger sequencing approaches in detecting lower abundance resistance mutations. While NGS is likely to become the new standard for routine HIVDR testing, many technical and knowledge gaps remain to be resolved before its generalized adoption in regular clinical care, public health, and research. Recognizing this, we conceived and launched an international symposium series on NGS HIVDR, to bring together leading experts in the field to address these issues through in-depth discussions and brainstorming. Following the first symposium in 2018 (Winnipeg, MB Canada, 21-22 February, 2018), a second "Winnipeg Consensus" symposium was held in September 2019 in Winnipeg, Canada, and was focused on external quality assurance strategies for NGS HIVDR assays. In this paper, we summarize this second symposium's goals and highlights.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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