Within-Subject Variability and Boosting of T-Cell Interferon-γ Responses after Tuberculin Skin Testing
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The optimal strategy for the diagnosis of latent tuberculosis infection is controversial. Adoption of a two-step strategy (tuberculin skin test [TST] followed by an IFN-gamma release assay [IGRA], compared with an IGRA alone), may be limited by TST-mediated boosting of subsequent IGRA responses. Assessment of within-subject IGRA variability will aid in establishing thresholds for conversions and reversions, and interpretation of serial testing results. OBJECTIVES: To determine short-term IGRA variability and the impact of TST on subsequent IGRA results. METHODS: Within-subject variability and TST-mediated boosting of IGRA responses were evaluated in 26 South African participants with varying exposure risk. IGRAs (T-SPOT.TB, QuantiFERON-TB Gold In-Tube [QuantiFERON-TB-GIT], PPD, and heparin-binding hemagglutinin) were repeated four times over 21 days pre-TST, and on Days 3, 7, 28, and 84 post-TST administration. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: All participants showed within-subject IGRA variability. Changes of +/-3 spots (T-SPOT.TB) or +/-80% from the mean IFN-gamma response (QuantiFERON-TB-GIT) over 3 weeks explained 95% of the variability. Spontaneous conversions/reversions occurred in 7 of 26 subjects (27%) (6 for T-SPOT.TB and 1 for QuantiFERON-TB-GIT [P = 0.049]) during the within-patient variability studies (pre-TST). After the TST eight subjects (33%) boosted above the defined baseline variability. By Day 7 post-TST, but not Day 3, 2 (12.5%) initially IGRA-negative test subjects converted. By contrast, boosting of PPD and heparin-binding hemagglutinin occurred by Day 3 post-TST. CONCLUSIONS: When using a two-step screening strategy it appears safe to perform a QuantiFERON-TB-GIT or T-SPOT.TB IGRA within 3 days of performing the TST. A 3-spot or 80% IFN-gamma response variation, on either side of baseline values, explains 95% of the short-term variability and may be useful for interpreting conversions and reversions, and values close to the cut-point.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».