Non‐tuberculous mycobacteria in children with cystic fibrosis: Isolation, prevalence, and predictors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening for non-tuberculous mycobacteria (NTM) is recommended for adults with cystic fibrosis (CF). The relevance of this organism in North American pediatric CF patients is unclear as there is limited NTM prevalence data for children. We aimed to determine the prevalence of NTM in children with CF from a single expectorated sputum and identify clinical predictors of NTM isolation. Additionally, we compared two different sputum decontamination methods before mycobacterial culture. METHODS: From March to November 2004, all sputum-producing patients aged 6-18 years attending the CF clinic at the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada, were screened for NTM. Sputum samples were processed by both a single (N-acetyl-l-cysteine + NaOH) and double (N-acetyl-l-cysteine + NaOH + oxalic Acid) decontamination method. Using our CF clinic database and patient charts we analyzed differences in FEV(1), age, sex, pancreatic sufficiency, body mass index, bacterial colonization, and antibiotic use between NTM positive and negative patients. RESULTS: Of 98 study patients, 6 (6.1%) were positive for NTM, 2 with Mycobacterium abscessus, and 4 with Mycobacterium avium complex. One patient with M. abscessus had clinically significant lung disease requiring treatment. We found no predictors of NTM isolation. The double decontamination method allowed detection of only half (3/6) of the positive NTM cultures. CONCLUSIONS: As the NTM prevalence rate in children with CF is within the range previously reported in adults and there are no reliable clinical predictors for isolation, annual sputum screening is needed to identify NTM in children. Further research is needed to determine the best sputum decontamination method for NTM culture in pediatric patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».