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Enregistrement W130647166 · doi:10.1155/2012/287181

Interferon‐Gamma Release Assays Are a Better Tuberculosis Screening Test for Hemodialysis Patients: A Study and Review of the Literature

2012· article· en· W130647166 sur OpenAlexaff
Jennifer Grant, Jacek Jastrzebski, James C. Johnston, Aleksandra Stefanovic, J Jastrabesky, Kevin Elwood, D. Roscoe, Robert Balshaw, Elizabeth Bryce

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTuberculinLatent tuberculosisHemodialysisPopulationTuberculosisInternal medicineDialysisGynecologyMycobacterium tuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnosing latent tuberculosis (TB) infection (LTBI) in dialysis patients is complicated by poor response to tuberculin skin testing (TST), but the role of interferon-gamma release assays (IGRAs) in the dialysis population remains uncertain. Seventy-nine patients were recruited to compare conventional diagnosis (CD) with the results of two IGRA tests in a dialysis unit. Combining TST, chest x-ray and screening questionnaire results (ie, CD) identified 24 patients as possible LTBI. IGRA testing identified 22 (QuantiFERON Gold IT, Cellestis, USA) and 23 (T-spot.TB, Oxford Immunotec, United Kingdom) LTBI patients. IGRA and CD correlated moderately (κ=0.59). IGRA results correlated with history of TB, TB contact and birth in an endemic country. TST was not helpful in identifying LTBI patients in this population. The tendency for IGRAs to correlate with risk factors for TB, active TB infection and history of TB argues for their superiority over TST in dialysis patients. There was no superiority of one IGRA test over another.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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