Framework for the evaluation of new tests for tuberculosis infection
Notice bibliographique
Résumé
The scale-up of tuberculosis (TB) preventive treatment (TPT) must be accelerated to achieve the targets set by the United Nations High-level Meeting on TB and the End TB Strategy. The scale-up of effective TPT is hampered by concerns about operational challenges to implement the existing tests for TB infection. New simpler tests could facilitate the scale-up of testing for TB infection. We present a framework for evaluation of new immunodiagnostic tests for the detection of TB infection, with an aim to facilitate their standardised evaluation and accelerate adoption into global and national policies and subsequent scale-up. The framework describes the principles to be considered when evaluating new tests for TB infection and provides guidance to manufacturers, researchers, regulators and other users on study designs, populations, reference standards, sample size calculation and data analysis and it is also aligned with the Global Strategy for TB Research and Innovation adopted by the World Health Assembly in 2020. In addition, we briefly describe technical issues that should be considered when evaluating new tests, including the safety for skin tests, costs incurred by patients and the health system, and operational characteristics.
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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 | 0,360 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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 ».