Rapid Accurate Identification of Tuberculous Meningitis Among South African Children Using a Novel Clinical Decision Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early diagnosis of tuberculous meningitis (TBM) is crucial to achieve optimum outcomes. There is no effective rapid diagnostic test for use in children. We aimed to develop a clinical decision tool to facilitate the early diagnosis of childhood TBM. METHODS: Retrospective case-control study was performed across 7 hospitals in KwaZulu-Natal, South Africa (2010-2014). We identified the variables most predictive of microbiologically confirmed TBM in children (3 months to 15 years) by univariate analysis. These variables were modelled into a clinical decision tool and performance tested on an independent sample group. RESULTS: Of 865 children with suspected TBM, 3% (25) were identified with microbiologically confirmed TBM. Clinical information was retrieved for 22 microbiologically confirmed cases of TBM and compared with 66 controls matched for age, ethnicity, sex and geographical origin. The 9 most predictive variables among the confirmed cases were used to develop a clinical decision tool (CHILD TB LP): altered Consciousness; caregiver HIV infected; Illness length >7 days; Lethargy; focal neurologic Deficit; failure to Thrive; Blood/serum sodium <132 mmol/L; CSF >10 Lymphocytes ×10/L; CSF Protein >0.65 g/L. This tool successfully classified an independent sample of 7 cases and 21 controls with a sensitivity of 100% and specificity of 90%. CONCLUSIONS: The CHILD TB LP decision tool accurately classified microbiologically confirmed TBM. We propose that CHILD TB LP is prospectively evaluated as a novel rapid diagnostic tool for use in the initial evaluation of children with suspected neurologic infection presenting to hospitals in similar settings.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».