GenoType MTBDR assays for the diagnosis of multidrug-resistant tuberculosis: a meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle