Mixed impact of Xpert <sup>®</sup> MTB/RIF on tuberculosis diagnosis in Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: National Tuberculosis (TB) Program sites in northwest Cambodia. OBJECTIVE: To evaluate the impact of Xpert(®) MTB/RIF at point of care (POC) as compared to non-POC sites on the diagnostic evaluation of people living with the human immunodeficiency virus (PLHIV) with TB symptoms and patients with possible multidrug-resistant (MDR) TB. DESIGN: Observational cohort of patients undergoing routine diagnostic evaluation for TB following the rollout of Xpert. RESULTS: Between October 2011 and June 2013, 431 of 822 (52%) PLHIV with TB symptoms and 240/493 (49%) patients with possible MDR-TB underwent Xpert. Xpert was more likely to be performed when available as POC. A smaller proportion of PLHIV at POC sites were diagnosed with TB than at non-POC sites; however, at POC sites, a higher proportion of those diagnosed with TB were bacteriologically positive. There was poor agreement between Xpert and other tests such as smear microscopy and culture. Overall, the evaluation of patients with possible MDR-TB increased following Xpert rollout, yet for patients confirmed as having drug resistance on drug susceptibility testing, only 46% had rifampin resistance that would be identified with Xpert. CONCLUSION: Although utilization of Xpert was low, it may have contributed to an increase in evaluations for possible MDR-TB and a decline in empiric treatment for PLHIV when available as POC.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».