Does Bleach Processing Increase the Accuracy of Sputum Smear Microscopy for Diagnosing Pulmonary Tuberculosis?
Notice bibliographique
Résumé
Bleach digestion of sputum prior to smear preparation has been reported to increase the yield of microscopy for diagnosing pulmonary tuberculosis, even in high-HIV-prevalence settings. To determine the diagnostic accuracy of bleach microscopy, we updated a systematic review published in 2006 and applied the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation framework to rate the overall quality of the evidence. We searched multiple databases (as of January 2009) for primary studies in all languages comparing bleach and direct microscopy. We assessed study quality using a validated tool and heterogeneity by standard methods. We used hierarchical summary receiver operating characteristic (HSROC) analysis to calculate summary estimates of diagnostic accuracy and random-effects meta-analysis to pool sensitivity and specificity differences. Of 14 studies (11 papers) included, 9 evaluated bleach centrifugation and 5 evaluated bleach sedimentation. Overall, examination of bleach-processed versus direct smears led to small increases in sensitivity (for bleach centrifugation, 6% [95% confidence interval [CI] = 3 to 10%, P = 0.001]; for bleach sedimentation, 9% [95% CI = 4 to 14%, P = 0.001]) and small decreases in specificity (for bleach centrifugation, -3% [95% CI = -4% to -1%, P = 0.004]; for bleach sedimentation, -2% [95% CI = -5% to 0%, P = 0.05]). Similarly, analysis of HSROC curves suggested little or no improvement in diagnostic accuracy. The quality of evidence was rated very low for both bleach centrifugation and bleach sedimentation. This updated systematic review suggests that the benefits of bleach processing are less than those described previously. Further research should focus on alternative approaches to optimizing smear microscopy, such as light-emitting diode fluorescence microscopy and same-day sputum collection strategies.
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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 | 0,009 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».