Use of the T-SPOT.<i>TB</i> Assay to Detect Latent Tuberculosis Infection Among Rheumatic Disease Patients on Immunosuppressive Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the T-SPOT.TB assay to identify latent tuberculosis infection (LTBI) in patients with rheumatic disease receiving immunosuppressive medication including tumor necrosis factor (TNF) antagonists. METHODS: A total of 200 patients seen in the Arthritis Center at Brigham and Women's Hospital were enrolled for study. Most patients were US-born women with rheumatoid arthritis. A medical history was obtained using a questionnaire, whole blood was drawn for the T-SPOT.TB assay, and tuberculin skin testing (TST) was performed. RESULTS: Both tests were performed on 179 subjects, who had no history of a positive TST. All subjects had a strong response to the T-SPOT.TB test positive control, and there were no indeterminate results. Among these 179 subjects, 2 had a positive TST and 10 had a positive T-SPOT.TB test. No subject was positive for both tests. Patients with a positive T-SPOT.TB test did not have typical risk factors for LTBI based on clinical evaluation. CONCLUSION: The lack of concordance between the TST and the T-SPOT.TB assay may indicate that the immunoassay is more sensitive, particularly in a patient population taking immunosuppressive medications. It is equally likely that the low prevalence of LTBI in this low-risk population led to an increase in the false-positive rate despite the high sensitivity and specificity of the T-SPOT.TB assay. In the context of our patient population, the T-SPOT.TB assay is likely to be most useful in evaluation of patients with a positive TST, since these patients have a higher pretest probability of having LTBI.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».