Xpert MTB/RIF assay for the diagnosis of extrapulmonary tuberculosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Xpert MTB/RIF (Cepheid, Sunnyvale, CA, USA) is endorsed for the detection of pulmonary tuberculosis (TB). We performed a systematic review and meta-analysis to assess the accuracy of Xpert for the detection of extrapulmonary TB. We searched multiple databases to October 15, 2013. We determined the accuracy of Xpert compared with culture and a composite reference standard (CRS). We grouped data by sample type and performed meta-analyses using a bivariate random-effects model. We assessed sources of heterogeneity using meta-regression for predefined covariates. We identified 18 studies involving 4461 samples. Sample processing varied greatly among the studies. Xpert sensitivity differed substantially between sample types. In lymph node tissues or aspirates, Xpert pooled sensitivity was 83.1% (95% CI 71.4-90.7%) versus culture and 81.2% (95% CI 72.4-87.7%) versus CRS. In cerebrospinal fluid, Xpert pooled sensitivity was 80.5% (95% CI 59.0-92.2%) against culture and 62.8% (95% CI 47.7-75.8%) against CRS. In pleural fluid, pooled sensitivity was 46.4% (95% CI 26.3-67.8%) against culture and 21.4% (95% CI 8.8-33.9%) against CRS. Xpert pooled specificity was consistently >98.7% against CRS across different sample types. Based on this systematic review, the World Health Organization now recommends Xpert over conventional tests for diagnosis of TB in lymph nodes and other tissues, and as the preferred initial test for diagnosis of TB meningitis.
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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».