Nucleic Acid Amplification Testing for the Diagnosis of Tuberculosis: Not for All
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor—There is a problem in extrapolating the results of Laraque et al [1] into the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) recommendation regarding nucleic acid amplification (NAA) testing, that “NAA testing should be performed from at least one respiratory specimen from each patient with signs and symptoms of pulmonary TB from whom a diagnosis of TB is being considered but has not yet been established” [2, p. 7]. The area of dispute does not involve those cases in which the acid-fast bacilli (AFB) smear result is positive but those cases in which the result is negative. The value of using NAA testing in these cases will depend on the true incidence of tuberculosis-positive cultures in the population being tested. Using the approximate numbers given in the article by Laraque et al [1], ∼30% of samples submitted for AFB testing had positive culture results. Even in this high-prevalence scenario, 70% of the samples submitted will have negative culture results. Of the culture positive samples, ∼50% (15 of the original 100 samples) had positive smear results. This would result in ∼15 culture-positive samples, of 100 samples received, that would also be tested by NAA. An 80% sensitivity of NAA would lead to 12 culture-positive cases being detected among 85 samples with negative smear results. In most hospital laboratories, the rate of cultures positive for tuberculosis is much lower than this. In my laboratory, only 6 (2%) of 299 specimens submitted for tuberculosis culture had positive results within the past year.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».