Montreal Chest Institute,
Notice bibliographique
Résumé
Microscopic-observation drug susceptibility and thin layer agar assays for the detection of drug resistant tuberculosis: a systematic review and meta-analysis Jessica Minion, Erika Leung, Dick Menzies, Madhukar Pai Summary Background Simple, rapid, and aff ordable tests are needed to detect drug resistance in Mycobacterium tuberculosis. We did a systematic review and meta-analysis to investigate the accuracy of microscopic-observation drug susceptibility (MODS) and thin layer agar (TLA) assays for rapid screening of patients at risk of drug-resistant tuberculosis. Methods In accordance with protocols and methods recommended by the Cochrane Diagnostic Test Accuracy Working Group, we systematically searched PubMed, Embase, and Biosis for reports published between January, 1990, and February, 2009. We included studies investigating detection of drug resistance in M tuberculosis with the MODS or TLA assay, and in which an accepted reference standard was used. Data extracted from the studies were combined by use of bivariate random-eff ects regression models and hierarchical summary receiver operating characteristic curves to estimate sensitivity and specifi city for detection of resistance to specifi c drugs. Findings We identifi ed 12 studies, of which nine investigated the MODS assay and three investigated the TLA assay.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,641 | 0,288 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».