In Reply
Notice bibliographique
Résumé
In Reply.—We thank Dr Tetrault for his interest in our study, and we are pleased that it has stimulated further discussion and ideas.1 Our response to his 3 concerns follows.It is correct, that for the purposes of the algorithm, we have assumed that all persons with a positive heterophile antibody test had infectious mononucleosis and did not need to be routinely evaluated further virologically. Recent data support this assumption.2 Regardless, the goal of our study was to develop a cost-effective algorithm for managing heterophile-negative patients, and individuals with a positive heterophile antibody test are a secondary issue.We appreciate Dr Tetrault's concern that the heterophile antibody test must have sufficient sensitivity and specificity for diagnosing infectious mononucleosis caused by Epstein-Barr virus (EBV). In fact, one could say that in our desire to develop an algorithm to efficiently diagnose the heterophile antibody–negative patients, one of our primary requirements was to diagnose those patients with EBV who are missed by the heterophile antibody test.Third, with regard to our assumption that all those without atypical lymphocytes and without elevated lymphocyte counts are negative for EBV IgM by enzyme-linked immunosorbent assay, our sample size of 50 patients in the control group does not exclude the possibility of ever finding a patient with these findings who is EBV IgM positive. The algorithm is intended to be used as a general guide for the vast majority of patients. If a patient has a negative heterophile antibody test, no atypical lymphocytes, and a normal lymphocyte count, then further virology testing would not be routinely warranted, as per our algorithm; however, clinical findings could suggest that repeat testing, further virology studies, and possibly other studies may be warranted in a small number of select patients. We believe, however, that our algorithm is appropriate in most instances.
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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 | 0,004 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,031 |
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 ».