Predictors of discordant latent tuberculosis infection test results amongst South African health care workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The tuberculin skin test (TST) and interferon-gamma-release-assays (IGRAs) are utilized in screening programmes for presumed latent tuberculosis infection (LTBI) in health care workers (HCWs). However, inter-test comparison yields high rates of discordance, which is poorly understood. The aim of the study was therefore to identify factors associated with discordance amongst HCWs in a TB and HIV endemic setting. METHODS: 505 HCWs were screened for LTBI in South Africa using the TST and two IGRA assays (QuantiFERON-TB-Gold-In-Tube (QFT-GIT) and TSPOT.TB). Factors associated with discordance were analyzed using a multinomial logistic regression model. RESULTS: TST-IGRA discordance was negatively associated with longer duration of employment for both TSPOT.TB (OR = 0.92; 95% confidence interval (CI) 0.85-0.99) and QFT-GIT (OR = 0.90; 95% CI 0.84-0.96). Marked test discordance occurred in HIV-infected individuals who were more likely to have TSPOT.TB + ve / TST-ve discordance (OR 4.44; 95% CI 1.14-17.27) or TSPOT.TB + ve / QFT-GIT-ve test discordance (OR 5.72; 95% CI 1.95-16.78). Those engaged in home care were less likely to have QFT-GIT + ve/TSPOT.TB -ve / discordance (OR 0.32; 95% CI 0.10-0.95). CONCLUSION: The marked TST-IGRA and IGRA-IGRA discordance in HIV-infected individuals suggest greater sensitivity of TSPOT.TB in immunocompromised persons or potential greater reactivity of TSPOT.TB in this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».