Diagnostic potential of interferon‐gamma release assay to detect latent tuberculosis infection in kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Latent tuberculosis ( TB ) infection ( LTBI ) is screened by using clinical assessment, tuberculin skin test ( TST ), chest radiography, and recently by interferon‐gamma release assays ( IGRA ). The objective of this study was to evaluate the diagnostic potential of Quanti FERON ® ‐ TB Gold In‐Tube test ( QFT ) for diagnosing LTBI in patients planned for kidney transplantation. Methods All adult patients with end‐stage renal disease, evaluated for kidney transplantation in a referral center from August 2008 till May 2013, were enrolled, after consenting in a prospective, observational, non‐interventional study. LTBI diagnosis was conducted by TST , chest x‐ray, and clinical assessment, followed by IGRA by QFT . Results Overall, 278 patients were enrolled and kidney transplantation was performed in 173 patients. Contributed follow‐up was 836.5 patient‐years, and TB ‐free transplant duration was 478.5 patient‐years. By standard methods, LTBI was diagnosed in 14 patients. Peri‐transplant chemoprophylaxis was given to 53 patients, which included recipients of organs from all deceased donors and living donors with LTBI . QFT was positive in 70 patients, negative in 200 patients, and indeterminate in 8 patients. The agreement between LTBI diagnosis using standard methods and IGRA by QFT was poor (kappa: 0.089+0.046, P ‐value=.017). Twenty‐seven of the QFT ‐positive patients were transplanted and only one was given isoniazid preventive therapy. None of the transplant recipients developed TB after a median follow‐up of 25 months (range 2‐58 months, mean 27 months). Conclusions The agreement of the QFT with standard diagnosis of LTBI in kidney transplant recipients was poor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».