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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».