Optimal Allocation of Gold Standard Testing Under Constrained Availability: Application to Assessment of HIV Treatment Failure
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及医学诊断与检测资源分配，所称风险是误诊风险，并非所列金融尾部或系统性风险。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
供应受限时金标准检测的最优分配：HIV治疗失败评估应用
- 研究问题
- 当病毒载量检测只能覆盖部分就诊时，如何利用常规临床与免疫指标选择检测对象，以降低HIV治疗失败诊断风险？
- 方法与思路
- 作者构建诊断算法，以常规指标识别应优先接受病毒载量检测的患者子群，在检测比例约束下最小化预先定义的风险。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出有限金标准检测的选择性分配算法，通过模拟评价诊断性质，并使用一家免疫诊所的数据作应用说明。
- 阅读关注点
- 应核对诊断风险的定义、检测容量约束、子群选择规则，以及模拟情景和美国诊所样本对资源受限环境的适用性。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的OpenAlex索引摘要；未报告误诊改善数值或完整优化条件，诊所示例不足以确认其他医疗环境中的表现。
原文摘要
The World Health Organization (WHO) guidelines for monitoring the effectiveness of HIV treatment in resource-limited settings (RLS) are mostly based on clinical and immunological markers (e.g., CD4 cell counts). Recent research indicates that the guidelines are inadequate and can result in high error rates. Viral load (VL) is considered the "gold standard", yet its widespread use is limited by cost and infrastructure. In this paper, we propose a diagnostic algorithm that uses information from routinely-collected clinical and immunological markers to guide a selective use of VL testing for diagnosing HIV treatment failure, under the assumption that VL testing is available only at a certain portion of patient visits. Our algorithm identifies the patient sub-population, such that the use of limited VL testing on them minimizes a pre-defined risk (e.g., misdiagnosis error rate). Diagnostic properties of our proposal algorithm are assessed by simulations. For illustration, data from the Miriam Hospital Immunology Clinic (RI, USA) are analyzed.