Diagnosing tuberculosis with urine lipoarabinomannan: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Lipoarabinomannan (LAM) is a potential marker of active tuberculosis (TB). We performed a systematic review and meta-analysis regarding use of urinary LAM assays for diagnosing active TB. We systematically searched for published and unpublished studies that evaluated urinary LAM for active TB diagnosis. Extracted data were pooled using bivariate random effects models and hierarchical summary receiver operating characteristic curves. Heterogeneity was explored through subgroup analysis and meta-regression. Quality was assessed according to standardised QUADAS (Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies) criteria. In seven studies that assessed test accuracy in microbiologically confirmed cases only, estimates of sensitivity ranged from 13% to 93%, while specificity ranged from 87% to 99%. In five studies that assessed accuracy in clinical and confirmed TB cases, sensitivity ranged from 8% to 80%, while specificity ranged from 88% to 99%. In five studies with results stratified by HIV status, sensitivity was 3-53% higher in HIV-positive than HIV-negative subgroups; sensitivity was highest with advanced immunosuppression. The LAM urinary assay has several characteristics that make it attractive for diagnosing active TB, but has suboptimal sensitivity for routine clinical use. Further studies are needed to evaluate the potential value of the LAM assay in individuals with advanced HIV or for diagnosis of paediatric TB.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».