Effect of Xpert MTB/RIF on clinical outcomes in routine care settings: individual patient data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Xpert MTB/RIF, the most widely used automated nucleic acid amplification test for tuberculosis, is available in more than 130 countries. Although diagnostic accuracy is well documented, anticipated improvements in patient outcomes have not been clearly identified. We performed an individual patient data meta-analysis to examine improvements in patient outcomes associated with Xpert MTB/RIF. Methods We searched PubMed, Embase, ClinicalTrials.gov, and the Pan African Clinical Trials Registry from inception to Feb 1, 2018, for randomised controlled trials (RCTs) comparing the use of Xpert MTB/RIF with sputum smear microscopy as tests for tuberculosis diagnosis in adults (aged 18 years or older). We excluded studies of patients with extrapulmonary tuberculosis, and studies in which mortality was not assessed. We used a two-stage approach for our primary analysis and a one-stage approach for the sensitivity analysis. To assess the primary outcome of cumulative 6-month all-cause mortality, we first performed logistic regression models (random effects for cluster randomised trials, with robust SEs for multicentre studies) for each trial, and then pooled the odds ratio (OR) estimates by a fixed-effects (inverse variance) or random-effects (Der Simonian Laird) meta-analysis. We adjusted for age and gender, and stratified by HIV status and previous tuberculosis-treatment history. The study protocol has been registered with PROSPERO, number CRD42014013394. Findings Our search identified 387 studies, of which five RCTs were eligible for analysis. 8567 adult clinic attendees (4490 [63·5%] of 7074 participants for whom data were available were HIV-positive) were tested for tuberculosis with Xpert MTB/RIF (Xpert group) versus sputum smear microscopy (sputum smear group), across five low-income and middle-income countries (South Africa, Brazil, Zimbabwe, Zambia, and Tanzania). The primary outcome (reported in three studies) occurred in 182 (4·5%) of 4050 patients in the Xpert group and 217 (5·3%) of 4093 patients in the smear group (pooled adjusted OR 0·88, 95% CI 0·68–1·14 [p=0·34]; for HIV-positive individuals OR 0·83, 0·65–1·05 [p=0·12]). Kaplan-Meier estimates showed a lower rate of death (12·73 per 100 person-years in the Xpert group vs 16·38 per 100 person-years in the sputum smear group) for HIV-positive patients (hazard ratio 0·76, 95% CI 0·60–0·97; p=0·03). The risk of bias was assessed as reasonable and the statistical heterogeneity across studies was low ( I 2 <20% for the primary outcome). Interpretation Despite individual patient data analysis from five RCTs, we were unable to confidently rule in nor rule out an Xpert MTB/RIF-associated reduction in mortality among outpatients tested for tuberculosis. Reduction in mortality among HIV-positive patients in a secondary analysis suggests the possibility of population-level impact. Funding US National Institutes of Health.
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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 | 0,046 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,086 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».