Detecting Latent Tuberculosis Infection in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Current guidelines advocate screening hemodialysis patients for latent tuberculosis infection; however, the tuberculin skin test (TST) is believed to be insensitive in this population. This study compared the diagnostic utility of the TST with that of an IFN-gamma assay (T-SPOT.TB) and the clinical consensus of an expert physician panel. A total of 203 patients with ESRD were evaluated for latent tuberculosis infection with the TST, T-SPOT.TB test, and an expert physician panel. Test results were compared with respect to their association with established tuberculosis risk factors. Tuberculosis infection, as estimated by the tuberculin test, T-SPOT.TB test, and expert physician panel, was detected in 12.8%, 35.5, and 26.1 of patients respectively. Among patients with a history of active tuberculosis and radiographic markers of previous infection, 78.6 and 72.7% had positive T.SPOT.TB results, compared with 21.4 and 18.2% who had positive tuberculin tests. The physician panel unanimously declared infection in these two groups. On multivariate analysis, a positive T-SPOT.TB test was associated with a history of active tuberculosis, radiographic markers of previous infection, and birth in an endemic country, whereas a physician panel diagnosis also was associated with a history of previous tuberculosis contact. The TST is insensitive in hemodialysis patients and is not recommended to be used in isolation to diagnose latent tuberculosis infection. It is suggested that a combination of T-SPOT.TB testing and medical assessment may be the most accurate screening method.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».