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Enregistrement W4367298973 · doi:10.1016/j.isci.2023.106759

Clinical and laboratory diagnosis of monkeypox (mpox): Current status and future directions

2023· review· en· W4367298973 sur OpenAlexafffund
Severino Jefferson Ribeiro da Silva, Alain Kohl, Lindomar Pena, Keith Pardee

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePoxvirus research and outbreaks
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchFundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de PernambucoUniversity of TorontoInternational Development Research Centre
Mots-clésMonkeypoxPublic healthIntensive care medicineMedicineMedical laboratoryClinical diagnosisDiagnostic testPathologyBiologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence and rapid spread of the monkeypox virus (MPXV) to non-endemic countries has brought this once obscure pathogen to the forefront of global public health. Given the range of conditions that cause similar skin lesions, and because the clinical manifestation may often be atypical in the current mpox outbreak, it can be challenging to diagnose patients based on clinical signs and symptoms. With this perspective in mind, laboratory-based diagnosis assumes a critical role for the clinical management, along with the implementation of countermeasures. Here, we review the clinical features reported in mpox patients, the available laboratory tests for mpox diagnosis, and discuss the principles, advances, advantages, and drawbacks of each assay. We also highlight the diagnostic platforms with the potential to guide ongoing clinical response, particularly those that increase diagnostic capacity in low- and middle-income countries. With the outlook of this evolving research area, we hope to provide a resource to the community and inspire more research and the development of diagnostic alternatives with applications to this and future public health crises.

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)0,005
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,341 · 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
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

Citations77
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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