Comparative accuracy of typhoid diagnostic tools: A Bayesian latent-class network analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Typhoid fevers are infections caused by the bacteria Salmonella enterica serovar Typhi (Salmonella Typhi) and Paratyphi A, B and C (Salmonella Paratyphi). Approximately 17.8 million incident cases of typhoid fever occur annually, and incidence is highest in children. The accuracy of current diagnostic tests of typhoid fever is poorly understood. We aimed to determine the comparative accuracy of available tests for the pediatric population. METHODS: We first conducted a systematic literature review to identify studies that compared diagnostic tests for typhoid fever in children (aged ≤15 years) to blood culture results. We applied a Bayesian latent-class extension to a network meta-analysis model. We modelled known diagnostic properties of bone marrow culture and the relationship between bone marrow and blood culture as informative priors in a Bayesian framework. We tested sensitivities for the proportion of negative blood samples that were false as well as bone marrow sensitivity and specificity. RESULTS: We found 510 comparisons from 196 studies and 57 specific to the pediatric population. IgM-based tests outperformed their IgG-based counterparts for ELISA and Typhidot tests. The lateral flow IgG test performed comparatively well with 92% sensitivity (72% to 98% across scenario analyses) and 94% specificity. The most sensitive test of those investigated for the South Asian pediatric population was the Reverse Passive Hemagglutination Assay with 99% sensitivity (98% - 100% across scenario analyses). Adding a Widal slide test to other typhoid diagnostics did not substantially improve diagnostic performance beyond the single test alone, however, a lateral flow-based IgG rapid test combined with the typhoid/paratyphoid (TPT) assay yielded improvements in sensitivity without substantial declines in specificity and was the best performing combination test in this setting. CONCLUSION: In the pediatric population, lateral-flow IgG, TPT and Reverse Passive Hemagglutination tests had high diagnostic accuracy compared to other diagnostics. Combinations of tests may provide a feasible option to increase diagnostic sensitivity. South Asia has the most informed set of data on typhoid diagnostic testing accuracy, and the evidence base in other important regions needs to be expanded.
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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 | 0,143 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».