SARS-CoV-2 sensitivity limbo – How low can we go?
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the pandemic, molecular methods such as real-time RT-PCR have been used as references for severe acute respiratory syndrome (SARS-CoV-2) detection. With unprecedented demands for SARS-CoV-2 testing, and difficulties acquiring NAAT supplies, clinical laboratories are challenged with providing timely results. Rapid diagnostic tests (RDTs) are simple, rapid, and portable technologies that offer a potential solution to increase the diagnostic testing capacity. Recently, some RDTs have become licensed under emergency use authorization for SARS-CoV-2 detection in the laboratory or point-of-care settings (Food and Drug Administration (FDA), 2020), but despite their high specificity, the applicability of RDTs has been hampered by poor clinical sensitivity, which often falls below the ideal target product profiles recommended by the World Health Organization (Dinnes et al., 2020; World Health Organization (WHO), 2020a; World Health Organization (WHO), 2020b).
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 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 | 0,024 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,020 |
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 ».