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Enregistrement W3174543614 · doi:10.1007/s42770-021-00533-z

Diagnosis of Chlamydia trachomatis genital infections in the era of genomic medicine

2021· review· en· W3174543614 sur OpenAlexaff
Seema Shetty, Christina Kouskouti, Uwe Schoen, Nikolaos Evangelatos, Kapaettu Satyamoorthy, Franz Kainer, Angela Brand

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Microbiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydia trachomatisOmicsMedicineDiseaseIntensive care medicineMedical physicsBioinformaticsPathologyGynecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Chlamydial genital infections constitute significant sexually transmitted infections worldwide. The often asymptomatic status of C. trachomatis (CT) infections leads to an increased burden on human reproductive health, especially in middle- and low-income settings. Early detection and management of these infections could play a decisive role in controlling this public health burden. The objective of this review is to provide an insight into the evolution of diagnostic methods for CT infections through the development of new molecular technologies, emphasizing on -omics' technologies and their significance as diagnostic tools both for effective patient management and control of disease transmission. METHODS: Narrative review of the diagnostic methodologies of CT infections and the impact of the introduction of -omics' technologies on their diagnosis by review of the literature. RESULTS: Various methodologies are discussed with respect to working principles, required specifications, advantages, and disadvantages. Implementing the most accurate methods in diagnosis is highlighted as the cornerstone in managing CT infections. CONCLUSION: Diagnostics based on -omics' technologies are considered to be the most pertinent modalities in CT testing when compared to other available methods. There is a need to modify these effective and accurate diagnostic tools in order to render them more available and feasible in all settings, especially aiming on turning them to rapid point-of-care tests for effective patient management and disease control.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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