HIV-1 drug resistance surveillance using dried whole blood spots
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Field-friendly methods for HIV drug resistance (HIVDR) surveillance in resource-limited regions are urgently needed. Despite evidence that dried blood spots (DBS) are suitable for HIV serology, viral load and CD4+ T-cell enumeration, no study has evaluated DBS for HIVDR genotyping. We assessed the feasibility of genotyping HIV-1 from field-collected DBS stored under challenging environmental conditions. METHODS: We prospectively collected specimens from newly diagnosed, treatment-naive HIV-positive subjects in Mexico. Whole blood was spotted onto filter cards, air dried at ambient temperature and stored with desiccant at 37 degrees C and 85% humidity for 3 months. Genotypes obtained from DBS-extracted nucleic acids using an in-house nested reverse transcription-PCR method were compared to genotypes derived from matched plasma. RESULTS: Genotypes from 103 phylogenetically matched plasma and DBS were compared. In total, 90.1% of all DBS specimens could be amplified in either the region of HIV protease or the region of reverse transcriptase. Failure to amplify from DBS did not correlate with low plasma viral loads. Between paired specimens, the median nucleotide similarity was 99.95%. In the nine specimens with drug resistance mutations, all differences between pairs were partial discordances. Mutations identified in plasma were found in the majority of replicate DBS amplifications. CONCLUSION: The results suggest that genotypes obtained from DBS are equivalent to those from plasma. DBS are a promising public health tool for HIVDR surveillance of treatment-naive subjects, especially in regions where specimens might be exposed to severe environmental conditions and where logistical difficulties could prevent timely specimen processing. More studies are needed to validate DBS for patient monitoring.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle