Agreement Between Quantiferon-TB Gold Test and Tuberculin Skin Test in the Identification of Latent Tuberculosis Infection in Patients with Rheumatoid Arthritis and Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the Quantiferon-TB Gold test (QTF-G) with the tuberculin skin test (TST) for the detection of latent tuberculosis infection (LTBI) among patients with rheumatoid arthritis (RA) and ankylosing spondylitis (AS), with reevaluation of the patients treated with tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) antagonists in the followup. METHODS: The study involved 140 consecutive patients, 82 with RA and 58 with AS. Thirty patients were evaluated with QTF-G for detection of LTBI before and after 6 months of TNF-alpha antagonist treatment. QTF-G was also performed on 49 healthy controls. QTF-G results were recorded as positive, negative, or indeterminate. A positive TST was defined as >or= 5 mm for RA and AS. RESULTS: The percentages of positive QTF-G were comparable in RA and AS (37% vs 32%). The rate of positive QTF-G in healthy controls (29%) was also similar to RA and AS. In contrast to QTF-G results, a high rate of TST positivity was observed in AS compared to RA (82% vs 55%; p = 0.02). The total agreement between QTF-G and TST was observed to be 61% (kappa = 0.29) in the whole group, 70% (kappa = 0.42) in RA, and 49% (kappa = 0.14) in AS. After 6 months of treatment with TNF-alpha antagonists, a high rate of QTF-G change was observed in patients with indeterminate results (23% vs 3%; p = 0.03). CONCLUSION: The comparable prevalence of LTBI among the study groups according to QTF-G supports the view that QTF-G is less susceptible to external factors than TST. Sequential testing for QTF-G in patients with indeterminate or negative results may also be helpful in discriminating LTBI better.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».