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Enregistrement W2152205479 · doi:10.1371/journal.pmed.1001062

Commercial Serological Tests for the Diagnosis of Active Pulmonary and Extrapulmonary Tuberculosis: An Updated Systematic Review and Meta-Analysis

2011· review· en· W2152205479 sur OpenAlexafffund
Karen R Steingart, Laura Flores, Nandini Dendukuri, Ian Schiller, Suman Laal, Andrew Ramsay, Philip C. Hopewell, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San FranciscoUnited States Agency for International DevelopmentMcGill UniversityNovo NordiskPortland State UniversityUNICEFMcMaster UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineMeta-analysisSerologyInternal medicineTuberculosisPublication biasSystematic reviewMEDLINEImmunologyPathologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serological (antibody detection) tests for tuberculosis (TB) are widely used in developing countries. As part of a World Health Organization policy process, we performed an updated systematic review to assess the diagnostic accuracy of commercial serological tests for pulmonary and extrapulmonary TB with a focus on the relevance of these tests in low- and middle-income countries. METHODS AND FINDINGS: We used methods recommended by the Cochrane Collaboration and GRADE approach for rating quality of evidence. In a previous review, we searched multiple databases for papers published from 1 January 1990 to 30 May 2006, and in this update, we add additional papers published from that period until 29 June 2010. We prespecified subgroups to address heterogeneity and summarized test performance using bivariate random effects meta-analysis. For pulmonary TB, we included 67 studies (48% from low- and middle-income countries) with 5,147 participants. For all tests, estimates were variable for sensitivity (0% to 100%) and specificity (31% to 100%). For anda-TB IgG, the only test with enough studies for meta-analysis, pooled sensitivity was 76% (95% CI 63%-87%) in smear-positive (seven studies) and 59% (95% CI 10%-96%) in smear-negative (four studies) patients; pooled specificities were 92% (95% CI 74%-98%) and 91% (95% CI 79%-96%), respectively. Compared with ELISA (pooled sensitivity 60% [95% CI 6%-65%]; pooled specificity 98% [95% CI 96%-99%]), immunochromatographic tests yielded lower pooled sensitivity (53%, 95% CI 42%-64%) and comparable pooled specificity (98%, 95% CI 94%-99%). For extrapulmonary TB, we included 25 studies (40% from low- and middle-income countries) with 1,809 participants. For all tests, estimates were variable for sensitivity (0% to 100%) and specificity (59% to 100%). Overall, quality of evidence was graded very low for studies of pulmonary and extrapulmonary TB. CONCLUSIONS: Despite expansion of the literature since 2006, commercial serological tests continue to produce inconsistent and imprecise estimates of sensitivity and specificity. Quality of evidence remains very low. These data informed a recently published World Health Organization policy statement against serological tests. Please see later in the article for the Editors' Summary.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,040
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,132 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations263
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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