Rapid Diagnosis of Childhood Pulmonary Tuberculosis by Xpert MTB/RIF Assay Using Bronchoalveolar Lavage Fluid
Notice bibliographique
Résumé
In order to evaluate the diagnostic accuracy of the Xpert MTB/RIF assay on childhood pulmonary tuberculosis (PTB) using bronchoalveolar lavage fluid (BALF), we evaluated the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of Xpert MTB/RIF assay using BALF in comparison with acid-fast bacilli (AFB) microscopy and Mycobacterium tuberculosis (MTB) culture for diagnosing childhood PTB using Chinese "composite clinical reference standard" (CCRS) as reference standard. Two hundred fifty-five children with suspected PTB were enrolled at Beijing Children's Hospital from September 2010 to July 2013. Compared with Chinese CCRS, the sensitivity of AFB microscopy, MTB culture, and Xpert MTB/RIF assay was 8.4%, 28.9%, and 53.0%, respectively. The specificity of three assays was all 100%. Xpert MTB/RIF assay could detect 33.9% of cases with negative MTB culture, and 48.7% of cases with negative AFB microscopy. Younger age (<3 years), absence of BCG scar, and contact with TB patient were found significantly associated with a positive result of Xpert MTB/RIF assay. In conclusion, Xpert MTB/RIF assay using BALF can assist in diagnosing childhood PTB much faster when fiberoptic bronchoscopy is necessary according to the chest radiograph.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».