Impact of Replacing Smear Microscopy with Xpert MTB/RIF for Diagnosing Tuberculosis in Brazil: A Stepped-Wedge Cluster-Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abundant evidence on Xpert MTB/RIF accuracy for diagnosing tuberculosis (TB) and rifampicin resistance has been produced, yet there are few data on the population benefit of its programmatic use. We assessed whether the implementation of Xpert MTB/RIF in routine conditions would (1) increase the notification rate of laboratory-confirmed pulmonary TB to the national notification system and (2) reduce the time to TB treatment initiation (primary endpoints). METHODS AND FINDINGS: We conducted a stepped-wedge cluster-randomized trial from 4 February to 4 October 2012 in 14 primary care laboratories in two Brazilian cities. Diagnostic specimens were included for 11,705 baseline (smear microscopy) and 12,522 intervention (Xpert MTB/RIF) patients presumed to have TB. Single-sputum-sample Xpert MTB/RIF replaced two-sputum-sample smear microscopy for routine diagnosis of pulmonary TB. In total, 1,137 (9.7%) tests in the baseline arm and 1,777 (14.2%) in the intervention arm were positive (p<0.001), resulting in an increased bacteriologically confirmed notification rate of 59% (95% CI = 31%, 88%). However, the overall notification rate did not increase (15%, 95% CI = -6%, 37%), and we observed no change in the notification rate for those without a test result (-3%, 95% CI = -37%, 30%). Median time to treatment decreased from 11.4 d (interquartile range [IQR] = 8.5-14.5) to 8.1 d (IQR = 5.4-9.3) (p = 0.04), although not among confirmed cases (median 7.5 [IQR = 4.9-10.0] versus 7.3 [IQR = 3.4-9.0], p = 0.51). Prevalence of rifampicin resistance detected by Xpert was 3.3% (95% CI = 2.4%, 4.3%) among new patients and 7.4% (95% CI = 4.3%, 11.7%) among retreatment patients, with a 98% (95% CI = 87%, 99%) positive predictive value compared to phenotypic drug susceptibility testing. Missing data in the information systems may have biased our primary endpoints. However, sensitivity analyses assessing the effects of missing data did not affect our results. CONCLUSIONS: Replacing smear microscopy with Xpert MTB/RIF in Brazil increased confirmation of pulmonary TB. An additional benefit was the accurate detection of rifampicin resistance. However, no increase on overall notification rates was observed, possibly because of high rates of empirical TB treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01363765. Please see later in the article for the Editors' Summary.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».