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Enregistrement W3036994456 · doi:10.1093/infdis/jiaa370

Suboptimal Biological Sampling as a Probable Cause of False-Negative COVID-19 Diagnostic Test Results

2020· article· en· W3036994456 sur OpenAlexaff
Natalie N. Kinloch, Gordon Ritchie, Chanson J. Brumme, Winnie Dong, Weiyan Dong, Tanya Lawson, R. Brad Jones, Julio Montaner, Victor C. M. Leung, Marc G. Romney, Aleksandra Stefanovic, Nancy Matic, Christopher F. Lowe, Zabrina L. Brumme

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's HospitalAIDS VancouverSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Diagnostic test2019-20 coronavirus outbreakSampling (signal processing)False Negative ReactionsTest (biology)MedicineBiologyVirologyComputer sciencePathologyInternal medicineEmergency medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

False-negative severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 test results can negatively impact the clinical and public health response to coronavirus disease 2019 (COVID-19). We used droplet digital polymerase chain reaction (ddPCR) to demonstrate that human DNA levels, a stable molecular marker of sampling quality, were significantly lower in samples from 40 confirmed or suspected COVID-19 cases that yielded negative diagnostic test results (ie, suspected false-negative test results) compared with a representative pool of 87 specimens submitted for COVID-19 testing. Our results support suboptimal biological sampling as a contributor to false-negative COVID-19 test results and underscore the importance of proper training and technique in the collection of nasopharyngeal specimens.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations108
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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