Positive Conversion of Tuberculin Skin Test and Performance of Interferon Release Assay to Detect Hidden Tuberculosis Infection During Anti-Tumor Necrosis Factor Agent Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate tuberculin skin tests (TST) and interferon-gamma (IFN-gamma) assay in the detection of latent tuberculosis (TB) infection during tumor necrosis factor (TNF) antagonist treatment in Korean patients with initial negative TST result. METHODS: Eighty-six patients with rheumatic diseases who had received anti-TNF agents for over one year were investigated. Clinical data were obtained from medical records. All patients received followup TST, and IFN-gamma assay was performed in 64. RESULTS: The study population consisted of 40 rheumatoid arthritis (RA), 34 ankylosing spondylitis (AS), 9 juvenile rheumatoid arthritis (JRA), and 3 other patients. The TST converted to positive in 28 (32.6%) patients. There was no significant variation between TST conversion rate and all risk factors. Although there was no statistical significance, the odds of the TST conversion rate tended to increase with the duration of TNF antagonist administration. Nine (14.1%) of 64 patients who performed an IFN-gamma assay had positive results. Among 28 TST positive conversion cases, 4 patients with AS and 1 with psoriatic arthritis had positive IFN-gamma assay results, and one of them developed miliary TB. However, none of the 4 RA patients with positive IFN-gamma assay showed TST conversion. There was 68.6% agreement (kappa = 0.29, p = 0.02) between TST and IFN-gamma assay results. CONCLUSION: Serial TST with IFN-gamma assay may be useful to identify false-negative response to cases of latent Mycobacterium tuberculosis infection and new TB infections in patients with immune mediated inflammatory diseases during longterm anti-TNF therapy, especially in areas with intermediate TB burden.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».