Accuracy of Commercial Molecular Diagnostics for the Detection of Pulmonary Tuberculosis in China: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review assesses the accuracy of molecular diagnostic methods for the detection of pulmonary tuberculosis in studies performed in China, published in Chinese and English. We searched for studies that assessed the accuracy of molecular diagnostics for pulmonary TB in China in the China National Knowledge Infrastructure, the Wanfang Database, SinoMed, VIP Information, Pubmed, Embase, and the Cochrane Library. For each index test, a summary estimation for sensitivity and specificity was calculated using the bivariate random-effects model. A total of 59 studies were included in our analysis. Loop-mediated isothermal amplifcation (LAMP) assay (six studies; pooled sensitivity 90%, 95% CI 78-95%; specificity 93%, 85-97%), line probe assay (LPA) (one study; 87%, 84-90%; 94%, 92-95%) and polymerase chain reaction (PCR) (FQ-PCR and RT-PCR) (four studies; 90%, 55-99%; 93%, 71-99%) showed good diagnostic performance in the meta-analysis. The highest pooled sensitivity was from Xpert MTB/RIF (20 studies; pooled sensitivity 91%, 95% CI 87-94%). The highest pooled specificity was from cross-priming amplification (CPA) (six studies; pooled specificity 97%, 95-99%). The lowest pooled sensitivity and specificity were from simultaneous amplification and testing (SAT)-TB (three studies; 79%, 66-88%; 72%, 48-88%). In subgroup analysis, molecular diagnostics demonstrated higher sensitivity for pulmonary TB detection in smear-positive specimens. Xpert MTB/RIF, LAMP, LPA, CPA and PCR demonstrated high accuracy overall for pulmonary tuberculosis detection, while SAT-TB had poor performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».