Serial interferon-gamma release assays for latent tuberculosis in dialysis patients with end stage renal disease in a Korean population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serial interferon-gamma-release-assay (IGRA) result can show variance due to within-subject variation and difference in host immune status, and may be affected by latent tuberculosis infection (LTBI) treatment. We aimed to know the changes in QFT-IT (QuantiFERON-TB Gold In-Tube) results measured at a 4 month interval in end stage renal disease patients and whether these changes were influenced by dialysis method or LTBI treatment. METHODS: We prospectively performed serial QFT-IT tests at 4 month interval in 93 end stage renal disease (ESRD) patients on HD (hemodialysis) or PD (peritoneal dialysis). LTBI treatment was given to 18 of 39 patients with initial positive QFT-IT result. Agreement between the two results was estimated for all 93 patients and reversion rates were estimated among the 39 patients with initial positive QFT-IT. RESULTS: Positive QFT-IT at the first and 2(nd) tests were 41.9 and 34.4 %, respectively. The concordance rate between baseline QFT-IT and 2(nd) QFT in 93 ESRD patients was excellent (90.3 %, kappa = 0.80, p < 0.001). Agreement between the first QFT-IT and 2(nd) QFT-IT in HD (95.3 %, kappa = 0.91, p < 0.001) was higher than in PD patients (86.0 %, kappa = 0.69, p < 0.001). Among all ESRD patients, the odds of reversion of QFT-IT was not different in those who were, or were not treated for LTBI [odds ratio = 2.3 (0.5-11.4), p = 0.43]. CONCLUSIONS: In a group of 93 dialyzed ESRD patients 8.6 % showed reversion of initial positive QFT to negative within 4 months. Reversion seemed not to be associated with LTBI treatment. Further study with larger numbers of patients is needed to investigate the variation of QFT-IT tests in dialyzed ESRD patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».