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Enregistrement W3031918431 · doi:10.4103/ijmy.ijmy_207_19

An evidence-based clinical pathway for the diagnosis of tuberculous lymphadenitis: A systematic review

2020· review· en· W3031918431 sur OpenAlexaboutno aff
AzmawatiMohammed Nawi, Lavanyah Sivaratnam, MohdRizal Abdul Manaf

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mycobacteriology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTuberculous lymphadenitisExtrapulmonary tuberculosisTuberculosisSystematic reviewMycobacterium tuberculosisIntensive care medicineMEDLINEPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve the World Health Organization end TB Strategy, early detection, and prompt treatment of not only pulmonary but also extrapulmonary tuberculosis (EPTB) should be achieved. The most common EPTB is tuberculous lymphadenitis, and the diagnosis is typically time-consuming. This review aimed to identify the best diagnostic pathway for preventing treatment delay and thus further complications. A systematic keyword search was done using four databases and other relevant publications and using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses flowchart to search for relevant articles that met the inclusion criteria. The quality of the articles was assessed using Newcastle-Ottawa Scale, and the articles were summarized based on the test for diagnosing tuberculous lymphadenitis. A total of ten articles were included for the synthesis of results, which compared the sensitivity and specificity of each diagnostic test for tuberculous lymphadenitis. The most promising test is the Xpert Mycobacterium tuberculosis/RIF, which has high sensitivity and specificity, but costs much more in comparison to the other tests. An ideal diagnostic method should include the combination of relevant patient history, clinical examination, and laboratory and radiological testing to avoid delays in treatment, misdiagnosis, and further complications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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