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Enregistrement W1981345216 · doi:10.1155/2014/294963

Added Value of QuantiFERON TB-Gold in-Tube for Detecting Latent Tuberculosis Infection among Persons Living with HIV/AIDS

2014· article· en· W1981345216 sur OpenAlexaff
Josiane Maria Oliveira de Souza, Maria do Socorro Nantua Evangelista, Anete Trajman

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal
Mots-clésMedicineLatent tuberculosisTuberculinConcordanceTuberculosisQuantiFERONInternal medicineIncidence (geometry)PopulationGold standard (test)ImmunologyMycobacterium tuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the added value of QuantiFERON TB-Gold in-Tube (QTF-GIT) over the tuberculin skin testing (TST) for detecting latent tuberculosis (TB) infection (LTBI) among patients with AIDS in a city with a low TB incidence rate (11.1/100,000 inhabitants) and universal BCG coverage. METHODS: Three hundred consecutive patients with AIDS in eight outpatient sexually transmitted disease public clinics in Brasilia were submitted to QFT-IT and TST between May 2011 and March 2013. A positive result of either test was considered to be LTBI. RESULTS: Median CD4-cell count was 477.5 cells/mm(3); 295 (98.3%) were using antiretroviral therapy. Eighteen patients (6%, 95% CI: 3.6%-9.3%) had LTBI, of whom 4 (1.3%, 95% CI: 0.04%-2.63%) had only a positive TST, 8 (2.7%, 95% CI: 0.8%-4.5%) had only a QFT-GIT positive test, and 6 (2%, 95% CI: 0.4%-3.6%) had positive results for both tests. This represents an 81.8% relative increase in LTBI detection when QFT-GIT is added to TST. The concordance between both tests was 96% (k = 0.48). CONCLUSIONS: The QFT-GIT alone was more effective to detect LTBI than TST alone and had an 81% added value as an add-on sequential test in this population with mild immunosuppression. The cost-effectiveness of these strategies remains to be evaluated.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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