New Diagnostics for Latent and Active Tuberculosis: State of the Art and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) continues to be the world's most important infectious cause of morbidity and mortality among adults. Nearly 9 million people develop TB disease each year, and an estimated 1.6 million die from the disease. Despite this enormous global burden, case detection rates are low, posing serious hurdles for TB control. Conventional TB diagnosis continues to rely on antiquated tests such as sputum smear microscopy, culture, tuberculin skin test, and chest radiography. These tests have several limitations and perform poorly in populations affected by the HIV epidemic. Conventional tests for detection of drug resistance are time consuming, tedious, and inaccessible in most settings. In this review, we describe recent advances in the diagnosis of latent and active TB, and detection of drug resistance. Although the perfect test will not be ready for large-scale roll-out and integration into routine TB care services for some time, substantial progress has been made in expanding the TB diagnostic product pipeline. With the resurgence of interest in the development of new tools for TB control, and the recent influx of funding and political support, it is likely that the next few years will see the introduction of new diagnostic tools into routine TB control programs.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».