Interferon‐Gamma Release Assays Are a Better Tuberculosis Screening Test for Hemodialysis Patients: A Study and Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».