Latent <i>Mycobacterium tuberculosis</i> Infection and Interferon-Gamma Release Assays
Notice bibliographique
Résumé
The identification of individuals with latent tuberculosis infection (LTBI) is useful for both fundamental understanding of the pathogenesis of disease and for clinical and public health interventions (i.e., to prevent progression to disease). Basic research suggests there is a pathogenetic continuum from exposure to infection to disease, and individuals may advance or reverse positions within the spectrum, depending on changes in the host immunity. Unfortunately, there is no diagnostic test that resolves the various stages within the spectrum of Mycobacterium tuberculosis infection. Two main immune-based approaches are currently used for identification of LTBI: the tuberculin skin test (TST) and the interferon-gamma release assay (IGRA). TST can use either the conventional purified protein derivative or more specific antigens. Extensive research suggests that both TST and IGRA represent indirect markers of M. tuberculosis exposure and indicates a cellular immune response to M. tuberculosis. The imperfect concordance between these two tests suggests that neither test is perfect, presumably due to both technical and biological reasons. Neither test can accurately differentiate between LTBI and active TB. Both IGRA and TST have low sensitivity in a variety of immunocompromised populations. Cohort studies have shown that both TST and IGRA have low predictive value for progression from infection to active TB. For fundamental applications, basic research is necessary to identify those at highest risk of disease with a positive TST and/or IGRA. For clinical applications, the identification of such biomarkers can help prioritize efforts to interrupt progression to disease through preventive therapy.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».