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Enregistrement W4388696165 · doi:10.1016/s2666-5247(23)00340-3

Do not blindly trust negative diagnostic test results!

2023· article· en· W4388696165 sur OpenAlexaff
Christoph Buchta, Heinz Zeichhardt, Andreas Osterman, Lucy A. Perrone, Andrea Griesmacher

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Microbe · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiagnostic testEpidemiologyMedicineTest (biology)Environmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicinePediatricsInternal medicineBiologyInfectious disease (medical specialty)EcologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shift to a colder season is generally accompanied by an annual increase in respiratory infections. In early September, 2023, European epidemiological surveillance systems reported the first annual signs of increased COVID-19 infections.1 Efforts to increase testing activity have started,2 and the expected rise in testing frequency calls for a precautionary reminder of the limitations of diagnostic testing and screening for infectious pathogens. Every diagnostic test system has unique performance characteristics, including its overall sensitivity and specificity, which reflect the assay design.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,344
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,344
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0130,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,083

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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