MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083276190 · doi:10.1371/journal.pmed.1001766

Impact of Replacing Smear Microscopy with Xpert MTB/RIF for Diagnosing Tuberculosis in Brazil: A Stepped-Wedge Cluster-Randomized Trial

2014· article· en· W2083276190 sur OpenAlexaff
Betina Durovni, Valéria Saraceni, Susan van den Hof, Anete Trajman, Marcelo Cordeiro‐Santos, Solange Cavalcante, Alexandre Menezes, Frank Cobelens

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésTuberculosisMedicineMycobacterium tuberculosisCluster (spacecraft)VirologyPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations145
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS MedicineMême sujetTuberculosis Research and EpidemiologyTravaux en français237 207