Point-of-care CD4 devices for staging and monitoring of HIV infected individuals: what is the evidence?
Notice bibliographique
Résumé
Background: At the end of 2012, worldwide, approximately 35.5 million people were living with HIV. 1 HIV mortality rates, in resource limited settings are now starting to improve as antiretroviral therapy (ART) is becoming universally available.Now, these settings need to improve the care provided to patients.Good quality care requires timely detection, staging and initiation of therapy.CD4+ cell counting, point-of-care (POC) devices could improve the quality of care in resource limited settings, by allowing for the decentralization of HIV care.As a result, these POC CD4+ cells assays could circumvent patient barriers to care, and relieve building pressure on regional laboratories.Several POC CD4+ devices are available, but an independent comparison of performance has not yet been done.The aim of this thesis is to evaluate the current evidence for POC CD4+ cell counting technologies and determine whether their performance would allow them to be used interchangeably with the current gold standard. Methods:To attain our objective we completed a systematic review and meta-analysis of the evidence relating to POC CD4+ cell assays.Our populations of interest were global populations of adults with a HIV+ status.Our outcome of interest was to the absolute Bland Altman mean bias, which represents the agreement between the POC device and the gold standard.We systematically searched 19 databases, relevant conferences and grey literature for the period 2000 to 2013.Of 4154 citations found, 16 articles were selected.A Bayesian hierarchical normal-normal model was used to meta-analyze data.Findings: POC devices appear to perform best in capillary samples.Only sufficient data was available to allow for a meta-analysis of the PIMA device; a smaller BA mean bias in capillary blood vs. venous specimens was found (-3.0 cells/L; 95% CrI: -282 to 228 vs. -265 cells/L;
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».