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Enregistrement W2950859318 · doi:10.1186/s12879-019-4198-6

Performance and impact of GeneXpert MTB/RIF® and Loopamp MTBC Detection Kit® assays on tuberculosis case detection in Madagascar

2019· article· en· W2950859318 sur OpenAlexaff
Niaina Rakotosamimanana, Simon Grandjean Lapierre, Vaomalala Raharimanga, Mamy Serge Raherison, Astrid M. Knoblauch, Antso Hasina Raherinandrasana, Andrianantenaina Rakotoson, Julio Rakotonirina, Voahangy Rasolofo

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneXpert MTB/RIFTuberculosisMedicineMycobacterium tuberculosis complexMedical microbiologyParasitologyTropical medicineTuberculosis diagnosisVirologyMycobacterium tuberculosisVeterinary medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tuberculosis rapid molecular assays, including GeneXpert MTB/RIF® and Loopamp MTBC Detection Kit®, are highly sensitive and specific. Such performance does not automatically translate in improved disease control and highly depends on their use, local epidemiology and the diagnostic algorithms they're implemented within. We evaluate the performance of both assays and assess their impact on additional cases notification when implemented within WHO recommended tuberculosis diagnostic algorithms in Madagascar. METHODS: Five hundred forty eight presumptive pulmonary tuberculosis patients were prospectively recruited between November 2013 and December 2014 in Antananarivo, Madagascar, a high TB incidence sub-Saharan African urban setting. Both molecular assays were evaluated as first line or add-on testing following negative smear microscopy. Based on locally defined assay performance characteristics we measure the impact of both assays and WHO-recommended diagnostic algorithms on additional tuberculosis case notifications. RESULTS: High sensitivity and specificity was confirmed for both GeneXpert MTB/RIF® (86.6% (95% CI 81.1-90.7%) and 97.4% (95% CI 94.9-98.8%)) and Loopamp MTBC Detection Kit® (84.6% (95% CI 78.9-89.0%) and 98.4% (95% CI 96.2-99.4%)). Implementation of GeneXpert MTB/RIF® and Loopamp MTBC Detection Kit® increased tuberculosis diagnostic algorithms sensitivity from 73.6% (95% CI 67.1-79.3%) up to 88.1% (95% CI 82.8-91.9%). This increase was highest when molecular assays were used as add-on testing following negative smear microscopy. As add-on testing, GeneXpert MTB/RIF® and Loopamp MTBC Detection Kit® respectively improved case detection by 23.8 and 21.2% (p < 0.05). CONCLUSION: Including GeneXpert MTB/RIF® or Loopamp MTBC Detection Kit® molecular assays for TB detection on sputum samples from presumptive TB cases can significantly increase case notification in TB diagnostic centers. The TB case detection rate is further increased when those tests are use as second-line follow-on testing following negative smear microscopy results. A country wide scale-up and digital integration of molecular-based TB diagnosis assays shows promises for TB control in Madagascar.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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