T-Cell Assays for Tuberculosis Infection: Deriving Cut-Offs for Conversions Using Reproducibility Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although interferon-gamma release assays (IGRA) are promising alternatives to the tuberculin skin test, interpretation of repeated testing results is hampered by lack of evidence on optimal cut-offs for conversions and reversions. A logical start is to determine the within-person variability of T-cell responses during serial testing. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We performed a pilot study in India, to evaluate the short-term reproducibility of QuantiFERON-TB Gold In Tube assay (QFT) among 14 healthcare workers (HCWs) who underwent 4 serial QFT tests on day 0, 3, 9 and 12. QFT ELISA was repeated twice on the same sets of specimens. We assessed two types of reproducibility: 1) test-retest reproducibility (between-test variability), and 2) within-person reproducibility over time. Test-retest reproducibility: with dichotomous test results, extremely high concordance was noticed between two tests performed on the same sets of specimens: of the 56 samples, the test and re-test results agreed for all but 2 individuals (kappa = 0.94). Discordance was noted in subjects who had IFN-gamma values around the cut-off point, with both increases and decreases noted. With continuous IFN-gamma results, re-test results tended to produce higher estimates of IFN-gamma than the original test. Within-person reproducibility: when continuous IFN-gamma data were analyzed, the within-person reproducibility was moderate to high. While persons with negative QFT results generally stayed negative, positive results tended to vary over time. Our data showed that increases of more than 16% in the IFN-gamma levels are statistically improbable in the short-term. CONCLUSIONS: Conservatively assuming that long-term variability might be at least twice higher than short-term, we hypothesize that a QFT conversion requires two conditions to be met: 1) change from negative to positive result, and 2) at least 30% increase in the baseline IFN-gamma response. Larger studies are needed to confirm our preliminary findings, and determine the conversion thresholds for IGRAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».