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Enregistrement W3165494139 · doi:10.2196/26748

Rapid Detection of Extensively Drug-Resistant Tuberculosis in Clinical Samples Using a Novel Tabletop Platform: Protocol for a Prospective Clinical Study

2021· article· en· W3165494139 sur OpenAlexvenueno aff
Naomi Hillery, Marva Seifert, Donald G. Catanzaro, Symone McKinnon, Rebecca E. Colman, Peter G. Chiles, Dumitru Chesov, Nelly Ciobanu, Christopher Hagan, Valeriu Crudu, Antonino Catanzaro, Timothy C. Rodwell

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésProtocol (science)TuberculosisMedicineDrugMedical physicsComputer sciencePharmacologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The lack of accurate and efficient diagnostic devices for extensively drug-resistant tuberculosis (XDR-TB) makes it a severe threat to global public health. A prospective clinical study in an intended-use cohort was designed to evaluate the Akonni Biosystems XDR-TB TruArray and lateral flow cell (XDR-LFC) to address this gap in tuberculosis diagnostics. OBJECTIVE: This paper presents the protocol for a study that aims to document the conceptualization and design of this evaluation method for early dissemination while data collection and analysis are ongoing. METHODS: The clinical study was conducted in three phases. The first phase was to observe changes in bacterial load and culture positivity in patient sputa over time and better understand the diversity of prospective clinical samples. The second phase was to prospectively collect clinical samples for sensitivity and specificity testing of the Akonni Biosystems XDR-LFC device. Lastly, the third phase was to explore the anti-TB drug concentrations in serum throughout the drug-resistant tuberculosis treatment. RESULTS: The methodology described includes the study design, laboratory sample handling, data collection, and the protection elements of human subjects of this clinical study to evaluate a potential new XDR-TB diagnostic device. A total of 664 participants were enrolled across the three phases. The implemented complex systems facilitated a thorough clinical data collection for an objective evaluation of the device. The study is closed to recruitment. The follow-up data collection and analysis are in progress. CONCLUSIONS: This paper outlined a prospective cohort study protocol to evaluate a rapid XDR-TB detection device, which may be informative for other researchers with similar goals. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26748.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,011

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 Opus0,593
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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