Diagnostic accuracy of induced sputum LAM ELISA for tuberculosis diagnosis in sputum-scarce patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether a lipoarabinomannan (LAM) enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) that offers diagnostic utility using urine in patients with tuberculosis (TB) and human immunodeficiency virus (HIV) co-infection can be used in induced sputum to diagnose sputum-scarce patients with suspected TB. DESIGN: LAM was measured in induced sputum samples obtained from 61 consecutively recruited sputum-scarce TB suspects in a tertiary hospital respiratory clinic in South Africa. Liquid culture positivity for Mycobacterium tuberculosis was used as the reference standard. Receiver operating characteristic analysis was used to assess alternative LAM concentration cut-offs. RESULTS: A total of 87% (53/61) of study patients had a valid M. tuberculosis culture result; 49% (23/53) were HIV-infected and 17% (9/53) were culture-positive for M. tuberculosis. Induced sputum smear microscopy and LAM ELISA had an overall sensitivity of 56% (95%CI 27-81); however, the specificity of LAM ELISA was 48% (95%CI 34-62), while the positive and negative predictive values were respectively 18% (95%CI 8-36) and 84% (95%CI 65-94). An optimal rule-in cut-off selected by receiver operating characteristic (LAM concentration >5.73 ng/ml) increased test specificity to 98% and reduced sensitivity to 22%. Normalisation of the assay for sample total protein or cell count did not improve diagnostic accuracy. CONCLUSIONS: In this proof-of-concept study, the ELISA was not clinically useful for TB diagnosis using induced sputum.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».