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Enregistrement W4404792572 · doi:10.3390/jof10120829

Current Analytical Methods and Challenges for the Clinical Diagnosis of Invasive Pulmonary Aspergillosis Infection

2024· review· en· W4404792572 sur OpenAlexaff
Madeline C. R. Schwarz, Alex Moskaluk, Joshua B. Daniels, Sue VandeWoude, Melissa M. Reynolds

Notice bibliographique

RevueJournal of Fungi · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAspergillosisPulmonary aspergillosisIncidence (geometry)Mortality ratePolymerase chain reactionMedicineBiologyIntensive care medicinePathologyInternal medicineImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decade, pulmonary fungal infections such as invasive pulmonary aspergillosis (IPA) have increased in incidence due to the increased number of immunocompromised individuals. This increase is especially problematic when considering mortality rates associated with IPA are upwards of 70%. This high mortality rate is due to, in part, the length of time it takes to diagnose a patient with IPA. When diagnosed early, mortality rates of IPA decrease by as much as 30%. In this review, we discuss current technologies employed in both medical and research laboratories to diagnose IPA, including culture, imaging, polymerase chain reaction, peptide nucleic acid-fluorescence in situ hybridization, enzyme-linked immunosorbent assay, lateral flow assay, and liquid chromatography mass spectrometry. For each technique, we discuss both promising results and potential areas for improvement that would lead to decreased diagnosis time for patients suspected of contracting IPA. Further study into methods that offer increased speed and both analytical and clinical sensitivity to decrease diagnosis time for IPA is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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