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Enregistrement W4242893698 · doi:10.1086/315668

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2000· article· en· W4242893698 sur OpenAlexaff
Guy Boivin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2000
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Gentile et al. [1], who expressed interest in our recent work [2]. They reported that in a small prospective study of 23 human immunodeficiency virus (HIV)-infected subjects with lymphoma, pp150 antigenemia had a poor sensitivity (43%) compared with pp65 antigenemia (sensitivity, 86%) and viremia (sensitivity, 57%) in detecting cytomegalovirus (CMV) disease. As pointed out by Gentile et al., it is difficult to compare the results of the 2 studies, since different methodologies (monoclonal antibodies vs. reverse transcription-polymerase chain reaction [RT-PCR]) were used to detect pp150. However, it is interesting to note that we detected pp150 CMV mRNA in peripheral blood leukocytes from 50.0% of HIV-infected patients with CMV disease and 16.7% of subjects without CMV disease. These numbers are similar to those of Gentile et al., who detected pp150 antigenemia in 43% and 19% of HIV-infected subjects with and without CMV disease, respectively. We found an association between the detection of pp150 mRNA in leukocytes and the presence of CMV disease, but, similar to findings in the study by Gentile et al., such an association was not found in a multivariate analysis after controlling for the viral DNA load in leukocytes. Furthermore, levels of pp150 CMV transcripts (as determined semiquantitatively in our study) were not associated with CMV disease. In both studies and as reported by others [3–5], detection of the late CMV pp150 mRNA or protein was highly specific for the diagnosis of CMV disease. As mentioned in our study, similar specificity can be achieved by performing a CMV PCR test on plasma, which is more convenient for assessing the circulating virus load on leukocytes than RT-PCR. Gentile et al. concluded by suggesting that the clinical value of pp150 antigenemia is inferior to that of pp65 antigenemia for monitoring patients at high risk for CMV disease. This might be the case, but we did not make such a comparison in our study. Of interest, Gerna et al. [6] recently reported that detection of another late CMV transcript (pp67) by nucleic acid sequence-based amplification (NASBA) was less sensitive but slightly more specific than pp65 antigenemia for the detection of CMV infection (as defined as a positive CMV PCR test on leukocytes) in solid organ and bone marrow transplant recipients. However, other groups have reported a higher sensitivity of NASBA over pp65 antigenemia for the detection of CMV infection in renal-allograft recipients [7]. Prospective evaluations of these different methodologies still need to be performed, using standardized predetermined end points for each different group of immunocompromised subjects.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0440,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,014

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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