Serial testing using interferon-γ release assays in nursing students in India
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We have previously shown that Indian healthcare workers have higher prevalence of latent tuberculosis infection (LTBI) and are at increased risk for new infection [1]–[4]. Interferon-γ release assays (IGRAs) have been introduced as an alternative to the tuberculin skin test (TST) for diagnosing LTBI in healthcare workers and other high-risk groups. They have logistical advantages over the TST and will not cross-react with the bacille Calmette Guerin vaccine. IGRAs are now being widely used for screening healthcare workers [5], yet recent reports indicate that switching from TST to IGRAs for the serial testing of healthcare workers may result in increased rates of test conversions and reversions [3], [6]–[8]. Most of these studies are from low tuberculosis (TB) incidence settings, with limited opportunity for nosocomial TB exposure; as a result, the increased conversion rates are considered false-positive test conversions, making it difficult for clinicians to interpret IGRA test conversions in these settings [9]. It remains unclear whether IGRA conversions are associated with TB exposure in high TB incidence settings where unprotected exposure to infectious TB patients is more common among healthcare workers. To evaluate whether IGRA conversions may represent new cases of LTBI, in a high TB incidence setting, in the absence of a gold standard for LTBI, we employed TB exposure as a proxy measure. We established a cohort of nursing students who underwent IGRA testing annually for 3 years at a tertiary level hospital in southern India [1]. Annual rates of conversions and reversions were estimated in this cohort. A relationship between occupational TB exposure and change in continuous interferon-γ (IFN-γ) levels were …
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».