Evaluation of OMNIgene<SUP>®</SUP>•SPUTUM-stabilised sputum for long-term transport and Xpert<SUP>®</SUP> MTB/RIF testing in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: German Nepal TB Project, National Tuberculosis Reference Laboratory, Kathmandu, Nepal. OBJECTIVE: To evaluate whether transporting samples in OMNIgene®•SPUTUM (OM-S) reagent from a peripheral collection site to a central laboratory in Nepal can improve tuberculosis (TB) detection and increase the sensitivity of Xpert® MTB/RIF testing. DESIGN: One hundred sputum samples were split manually. Each portion was assigned to the OM-S group (OM-S added at collection, airline-couriered without cold chain, no other processing required) or the standard-of-care (SOC) group (samples airline-couriered on ice, sodium hydroxide + N-acetyl-L-cysteine processing required at the laboratory). Smear microscopy and Xpert testing were performed. RESULTS: Transport time was 2-13 days. Overall smear results were comparable (respectively 58% and 56% smear-negative results in the OM-S and SOC groups). The rate of smear-positive, Mycobacterium tuberculosis-positive (MTB+) sample detection was identical for both treatment groups, at 95%. More smear-negative MTB+ samples were detected in the OM-S group (17% vs. 13%, P = 0.0655). CONCLUSION: Sputum samples treated with OM-S can undergo multiday ambient-temperature transport and yield comparable smear and Xpert results to those of SOC samples. Further investigation with larger sample sizes is required to assess whether treating sputum samples with OM-S could increase the sensitivity of Xpert testing in smear-negative samples.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».