GenoType MTBDR assays for the diagnosis of multidrug-resistant tuberculosis: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The global extensively drug-resistant tuberculosis (TB) response plan calls for implementation of rapid tests to screen patients at risk of drug-resistant TB. Currently, two line probe assays exist, the INNO-LiPA(R)Rif.TB assay (Innogenetics, Ghent, Belgium) and the GenoType MTBDR assay (Hain LifeScience GmbH, Nehren, Germany). While LiPA studies have been reviewed, the accuracy of GenoType assays has not been systematically reviewed. The present authors carried out a systematic review and used meta-analysis methods appropriate for diagnostic accuracy. After the literature searches, 14 comparisons for rifampicin and 15 comparisons for isoniazid were identified in 10 articles that used GenoType MTBDR assays. Accuracy results were summarised in forest plots and pooled using bivariate random-effects regression. The pooled sensitivity (98.1%, 95% confidence interval (CI) 95.9-99.1) and specificity (98.7%, 95% CI 97.3-99.4) estimates for rifampicin resistance were very high and consistent across all subgroups, assay versions and specimen types. The accuracy for isoniazid was variable, with lower sensitivity (84.3%, 95% CI 76.6-89.8) and more inconsistent than specificity (99.5%, 95% CI 97.5-99.9). GenoType MDTBR assays demonstrate excellent accuracy for rifampicin resistance, even when used on clinical specimens. While specificity is excellent for isoniazid, sensitivity estimates were modest and variable. Together with data from demonstration projects, the meta-analysis provides evidence for policy making and clinical practice.
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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 | 0,020 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».