A consensus conference to define the utility of advanced infectious disease diagnostics in solid organ transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
The last decade has seen an explosion of advanced assays for the diagnosis of infectious diseases, yet evidence-based recommendations to inform their optimal use in the care of transplant recipients are lacking. A consensus conference sponsored by the American Society of Transplantation (AST) was convened on December 7, 2021, to define the utility of novel infectious disease diagnostics in organ transplant recipients. The conference represented a collaborative effort by experts in transplant infectious diseases, diagnostic stewardship, and clinical microbiology from centers across North America to evaluate current uses, unmet needs, and future directions for assays in 5 categories including (1) multiplex molecular assays, (2) rapid antimicrobial resistance detection methods, (3) pathogen-specific T-cell reactivity assays, (4) next-generation sequencing assays, and (5) mass spectrometry-based assays. Participants reviewed and appraised available literature, determined assay advantages and limitations, developed best practice guidance largely based on expert opinion for clinical use, and identified areas of future investigation in the setting of transplantation. In addition, attendees emphasized the need for well-designed studies to generate high-quality evidence needed to guide care, identified regulatory and financial barriers, and discussed the role of regulatory agencies in facilitating research and implementation of these assays. Findings and consensus statements are presented.
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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 | 0,199 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».