MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391784354 · doi:10.3389/fpara.2024.1292143

Usefulness of polymerase chain reaction tests in Chagas disease studies

2024· article· en· W4391784354 sur OpenAlexaff
Norma Bautista-Lopez, Momar Ndao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Parasitology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenznidazoleChagas diseaseNifurtimoxParasitemiaTrypanosoma cruziXenodiagnosisGold standard (test)Polymerase chain reactionSerologyTrypanosomiasisVirologyBiologyDiseaseAsymptomaticMedicineImmunologyInternal medicineMalariaParasite hostingAntibodyPlasmodium falciparum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

and is endemic to the Americas. While conventional serological methods are still used in the diagnosis of Chagas disease, they are being gradually replaced by molecular methods like PCR. PCR can detect the parasite's DNA in blood or tissue samples from humans and animals, including asymptomatic infections and animal reservoirs. In a study conducted on a colony of New World monkeys, PCR analysis was found to be superior to conventional screening tools for trypanosome infection, although false negatives can still occur. In clinical studies, PCR has been used to assess the effectiveness of Nifurtimox and Benznidazole in treating acute and chronic Chagas patients. However, the presence of low-grade and intermittent parasitemia in peripheral blood, even in the absence of treatment, renders PCR an unreliable test for evaluating successful treatment. Based on this limiting factor, among others, we do not believe that PCR is an appropriate gold standard test for Chagas in clinical and preclinical studies. Other diagnostic methods, such as serological and biomarker tests, should be used in conjunction with PCR techniques for more accurate diagnosis of Chagas.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ParasitologyMême sujetTrypanosoma species research and implicationsTravaux en français237 207