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Enregistrement W3032974506 · doi:10.14745/ccdr.v46i05a05

Modified two-tiered testing algorithm for Lyme disease serology: the Canadian context

2020· review· en· W3032974506 sur OpenAlexaffvenueabout
Todd F. Hatchette, L. Robbin Lindsay

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyme diseaseSerologyContext (archaeology)MedicineBorrelia burgdorferiImmunoassayLYMEAlgorithmImmunologyAntibodyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: 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: 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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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