First independent evaluation of QuantiFERON-TB Plus performance
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis elimination requires an effective strategy to diagnose and treat people infected with Mycobacterium tuberculosis who would otherwise be at high risk of developing and transmitting active disease [1, 2]. The diagnostic tools for latent tuberculosis infection (LTBI) are the tuberculin skin test (TST) and the T-cell interferon-γ release assays (IGRAs). Two IGRAs are commercially available, QuantiFERON-TB Gold In-Tube (QFT-GIT) (Qiagen, Hilden, Germany) and T-SPOT.TB (Oxford Immunotec, Abingdon, UK). Compared to the TST, IGRAs offer operational advantages and higher specificity in the bacille Calmette–Guérin (BCG)-vaccinated population [3], and they are at least as sensitive for LTBI [4]. However, IGRAs have limitations: reduced sensitivity in children and immunocompromised subjects, including HIV-infected individuals [3, 4]; failure to discriminate between active tuberculosis and LTBI; and poor correlation with the risk of progression to active disease [3]. QuantiFERON-TB Plus improves sensitivity for active TB and maintains high specificity among unvaccinated controls The authors thank the study subjects for their generous participation, and G. Pellicciotta, P. Erba and I. Mascherona (IRCCS San Raffaele Scientific Institute, Health Care Staff Protection Unit, Milan, Italy) for their valuable support in control enrolment.
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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 | 0,030 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,015 |
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 ».