Intervening along the spectrum of tuberculosis: meeting report from the World TB Day nanosymposium in the Institute of Infectious Disease and Molecular Medicine at the University of Cape Town [version 1; peer review: 1 approved]
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis, caused by the highly infectious Mycobacterium tuberculosis, remains a leading cause of death worldwide, with an estimated 1.6 million associated deaths reported in 2017. In South Africa, an estimated 322,000 people were infected with TB in 2017, and a quarter of them lost their lives due to the disease. Bacille Calmette-Guérin remains the only effective vaccine against disseminated TB, but its inability to confer complete protection against pulmonary TB in adolescents and adults calls for an urgent need to develop new and better vaccines. There is also a need to identify markers of disease protection and develop novel drugs. On March 25th 2019, the Institute of Infectious Disease and Molecular Medicine at the University of Cape Town hosted the second annual World TB Day nanosymposium. The theme of the nanosymposium was “Intervening across the spectrum of TB II” and the goal was to commemorate World TB Day by showcasing research insights shared by early-career scientists and researchers in the field. The speakers spoke on four broad topics: identification of novel drug targets, development of host-directed drug therapies, transmission of tuberculosis and immunology of TB/HIV co-infections. Assistant Professor Bryan Bryson gave a highly interesting keynote address that showcased the application of engineering tools to answer fundamental biological questions, particularly in the context of tuberculosis.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».