Additional file 1 of Bayesian latent class analysis produced diagnostic accuracy estimates that were more interpretable than composite reference standards for extrapulmonary tuberculosis tests
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplemental Figure S1. Pairwise residual correlation plots for tests run on A) lymph node, B) CSF, and C) pleural fluid. Test pair 1: culture and Xpert; 2: culture and smear microscopy; 3: culture and cytopathology/histopathology or ADA; 4: Xpert and smear microscopy; 5: Xpert and cytopathology/histopathology or ADA; 6: smear microscopy and cytopathology/histopathology or ADA. ADA – adenosine deaminase; CSF – cerebral spinal fluid; TB – tuberculosis. Supplemental Figure S2. Density plots. For each of the three models (one per form of extrapulmonary TB), density plots were generated for each parameter of interest. For test result parameters specificity, C, and sensitivity, S, the indices 1, …,4 indicate culture, Xpert, smear microscopy, and ADA or cytopathology/histopathology. Supplementary Table S1. Probabilities of the four latent classes, for each form of extrapulmonary TB as estimated by Bayesian latent class analysis. Supplementary Table S2. Diagnostic accuracies of tests for each form of extrapulmonary TB by latent class analysis. Supplementary Table S3. Prevalence of each form of extrapulmonary TB as estimated by the two-class latent class model
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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 | 0,008 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,795 | 0,141 |
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 ».