T-cell interferon-γ release assays for the rapid immunodiagnosis of tuberculosis: clinical utility in high-burden vs. low-burden settings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The utility of T-cell interferon-gamma (IFN-gamma) responses to Mycobacterium tuberculosis specific antigens [interferon-gamma release assays (IGRAs)] in high-burden settings remains unclear and there is growing evidence that IGRA performance varies across high tuberculosis (TB) burden vs. low TB burden settings. Here we review the evidence supporting the utility of IGRAs in specific subgroups and compare their performance in high-burden vs. low-burden settings. RECENT FINDINGS: Although the IGRA, compared with the tuberculin skin test (TST), has greater specificity in BCG-vaccinated individuals, treatment of latent tuberculosis infection is not a priority in high-burden setting. Nevertheless, in high-burden settings, the TST performs reasonably well and correlates as well, or better, with proxy measures of exposure. SUMMARY: IGRAs may still be useful in high-burden settings in specific subgroups at high risk of progression, including young children, HIV-infected individuals and healthcare workers, but this requires confirmation. Although the IGRAs cannot distinguish between latent and active TB, their utility as rule-out tests, when combined with smear microscopy or the TST, requires further study. Prospective studies are required in high-burden settings to confirm whether IFN-gamma responses are predictive of high risk of progression to active TB, particularly in HIV-infected individuals.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».