Latent <i>Mycobacterium tuberculosis</i> Infection and Interferon-Gamma Release Assays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle