Diagnostic accuracy of rectal mucosa\nbiopsy testing for chronic wasting disease\nwithin white-tailed deer (<i>Odocoileus\nvirginianus</i>) herds in North America:\nEffects of age, sex, polymorphism at\n<i>PRNP</i> codon 96, and disease progression
Notice bibliographique
Résumé
An effective live animal diagnostic test is needed to assist in the control of chronic wasting disease (CWD), which has spread through captive and wild herds of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) in Canada and the United States. In the present study, the diagnostic accuracy of rectal mucosa biopsy sample testing was determined in white-tailed deer from 4 CWD-infected captive herds. Specifically, the current study compared the immunohistochemical detection of disease-associated prion protein in postmortem rectal mucosa biopsy samples to the CWD status of each deer as determined by immunodiagnostic evaluations of the brainstem at the obex, the medial retropharyngeal lymph node, and the palatine tonsil. The effects of age, sex, genotype, and disease progression were also evaluated. Diagnostic sensitivity on rectal biopsy samples for CWD in white-tailed deer ranged from 63% to 100%; the pooled estimate of sensitivity was 68% with 95% confidence limits (95% CLs) of 49% and 82%. However, diagnostic sensitivity was dependent on genotype at prion protein gene (PRNP) codon 96 and on disease progression as assessed by obex grade. Diagnostic sensitivity was 76% (95% CLs: 49%, 91%) for 96GG deer but only 42% (95% CLs: 13%, 79%) for 96GS deer. Furthermore, diagnostic sensitivity was only 36% for deer in the earliest stage of disease (obex grade 0) but was 100% for deer in the last 2 stages of preclinical disease (obex grades 3 and 4). The overall diagnostic specificity was 99.8%. Selective use of antemortem rectal biopsy sample testing would provide valuable information during disease investigations of CWD-suspect deer herds.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».