Xpert MTB/RIF as add-on test to microscopy in a low tuberculosis incidence setting
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is a major public health concern worldwide. Early diagnosis, universal access to drug susceptibility testing and prompt initiation of treatment are key elements of the End TB strategy, and should therefore be implemented in all settings [1–5]. In order to reach TB elimination goals, the World Health Organization (WHO) currently recommends the use of a rapid molecular test, Xpert MTB/Rif (Xpert; Cepheid, Sunnyvale, CA, USA), as initial diagnostic tool when TB is suspected [6–8]. Although the excellent performance of this test in high TB burden areas is already supported by strong scientific evidence, few studies have been conducted so far to assess its impact on the diagnostic work-up of TB in low burden settings, sometimes with contrasting findings [7, 9, 10–12]. For example, according to Sohn et al. [10], Xpert testing might have limited impact in the ambulatory setting in Canada, owing to lower sensitivity and limited potential to expedite diagnosis beyond what is achieved with the existing, well-performing diagnostic algorithm. Xpert MTB/Rif should be used as an alternative test for microscopy for TB diagnosis in low incidence 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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».