Adenosine Deaminase Levels in CSF of Tuberculous Meningitis Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis kills five lakh patients in India every year, out of which 7-12 % are with meningeal involvement. Delay in its diagnosis and in initiation of treatment results in poor prognosis and sequlae in up to 25% of cases. The aim of the present study is to look for a simple, rapid, cost effective, non-invasive and fairly specific test in differentiating tubercular etiology from other causes. METHODS: Forty patients between the age of 6 - 24 months attending hospital with symptoms and signs of meningitis were selected and divided into two groups: tubercular and non-tubercular, depending upon the accepted criteria. CSF was drawn and ADA estimated. RESULTS: Out of 19 tubercular patients, 18 had CSF ADA at or above the cutoff value while one had below. Out of 21 non-tuberculous patients, two had ADA levels at or above the cutoff value while 19 had below this value. Results of our study indicate that ADA level estimation in CSF is not only of considerable value in the diagnosis of TBM, CSF ADA level 10 U/L as a cutoff value exhibited 94.73% sensitivity and 90.47% specificity in differentiating tuberculous from non-tuberculous meningitis; it also has 90.00% positive predictive value and 95.00% negative predictive value. CONCLUSIONS: It can be concluded that ADA estimation in CSF is not only simple, inexpensive and rapid but also fairly specific method for making a diagnosis of tuberculous etiology in TBM, especially when there is a dilemma of differentiating the tuberculous etiology from non-tuberculous ones. For this reason ADA estimation in TBM may find a place as a routine investigation. KEYWORDS: Cerebrospinal fluid; Adenosine deaminase; Tuberculous meningitis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,021 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle