Modified two-tiered testing algorithm for Lyme disease serology: the Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lyme disease (LD) is emerging in many parts of central and eastern Canada.Serological testing is most commonly used to support laboratory diagnosis of LD.Standard two-tiered testing (STTT) for LD involves detection of Borrelia burgdorferi antibodies using an enzyme immunoassay (EIA) followed by IgM and/or IgG immunoblots.However, improved sensitivity has been demonstrated using a modified two-tiered testing (MTTT) approach, in which a second EIA instead of the traditional immunoblot is used.This article summarises the evidence supporting the MTTT versus STTT for laboratory diagnosis of LD in Canada.Methods: Peer reviewed literature on the sensitivity and specificity of different EIAs were compared by Canadian experts in LD diagnostic for MTTT vs STTT in patients with clinical history of LD residing in LD endemic areas or in samples from the LD serum repository.Results: The MTTT approach consistently demonstrated improved sensitivity to detect early infections with B. burgdorferi and also maintained high specificity vs STTT.Conclusion: Diagnostic improvements in sensitivity of LD testing without significant loss of specificity have been consistently reported when MTTT is compared with STTT in studies conducted in highly LD endemic regions.Our working group agrees with the recommendation by the United States Centers for Disease Control that serological testing for LD using MTTT is an acceptable alternative to STTT.This recommendation is contingent on development and implementation of comprehensive validation studies on the performance of MTTT vs STTT within the Canadian context, including evaluation of the test performance in areas of low endemicity for LD.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».