MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6989156260

Akurasi Diagnosis Berdasar Deteksi Gen CXCL10 Pada Urin Sebagai Biomarker Untuk Penegakkan Diagnosis Tuberkulosis Paru

2020· dissertation· id· W6989156260 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueUniversitas Airlangga Repository (Universitas Airlangga) · 2020
Typedissertation
Languageid
FieldArts and Humanities
TopicMedical Research and Islamic Perspectives
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGlobotriaosylceramideGeneXpert MTB/RIFGenetic diagnosisClinical diagnosis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

LATAR BELAKANG : Pada tahun 2017, sebanyak 1,3 juta orang di seluruh dunia meninggal akibat TB. Di Indonesia, kasus TB yang terdeteksi dan terlaporkan sebesar 53 % pada tahun 2017. Penegakkan diagnosis adalah komponen penting dalam tercapainya target penurunan insidensi dan prevalensi TB. Karena sulitnya pasien mengeluarkan dahak, diperlukan suatu metode pemeriksaan menggunakan spesimen yang lebih mudah untuk dikumpulkan, seperti urin. Salah satu biomarker dalam urin yang bisa digunakan untuk penegakkan diagnosis TB paru adalah IP-10, yang dapat diwakili oleh gen CXCL10. Penelitian ini bertujuan menganalisis akurasi diagnosis berdasar deteksi gen CXCL10 pada urin pasien suspect TB paru. 
\nMETODE : Penelitian ini merupakan jenis penelitian observatif laboratorium dengan rancangan penelitian cross-sectional menggunakan teknik consecutive sampling yang bertujuan untuk menentukan akurasi diagnosis berdasar deteksi gen CXCL10 pada urin sebagai biomarker untuk penegakkan diagnosis TB paru di RSUD Dr. Soetomo Surabaya pada periode November 2019 hingga Maret 2020 dengan menggunakan data primer berupa hasil pemeriksaan gen CXCL10 menggunakan PCR dan data sekunder berupa rekam medis manifestasi klinis TB paru, Tes Cepat Molekuler GeneXpert MTB/RIF (Cepheid, Canada), pemeriksaan laboratorium darah lengkap, pemeriksaan fisik, dan foto radiologis thorax yang kemudian diolah dengan IBM SPSS Statistics 26. 
\nHASIL : Hasil Tes Cepat Molekuler GeneXpert MTB/RIF (Cepheid, Canada) dan kriteria klinis foto radiologis thorax menunjukkan hasil positif sebesar 44,4% dan 69,4% pada penegakkan diagnosis TB paru. Terdapat 0% hasil positif dari hasil deteksi gen CXCL10 pada urin orang sehat, 2,8% hasil positif dari hasil deteksi gen CXCL10 pada urin pasien dengan hasil GeneXpert positif, 2,8% hasil positif dari hasil deteksi gen CXCL10 pada urin pasien dengan manifestasi klinis positif, 2,8% positif dari hasil deteksi gen CXCL10 pada urin, dan 0% positif dari hasil kultur urin. 
\nKESIMPULAN : Secara keseluruhan, akurasi metode penegakkan diagnosis TB paru berdasarkan deteksi gen CXCL10 pada urin belum bisa diukur. Diperlukan penelitian lebih lanjut dengan data variabel klinis lebih lengkap, ruang lingkup yang lebih luas, jumlah sampel lebih banyak, metode real-time PCR untuk mendeteksi gen CXCL10 pada urin, dan juga komparasi dengan metode lain untuk mendeteksi gen CXCL10.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.483
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0330.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it