Evaluation of a Routine Screening Program with Tuberculin Skin Testing on Rates of Detection of Latent Tuberculosis Infection and Prevention of Active Tuberculosis in Patients with Multiple Myeloma at a Canadian Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chemotherapy-induced T cell dysfunction, resulting from treatment of multiple myeloma (mm), enhances the risk for reactivation of latent tuberculous infection (ltbi). However, routine screening for ltbi has its limitations. The objective of the present study was to assess the number of patients treated for ltbi both before and after the introduction of a consistent tuberculin skin test (tst) screening program for patients with mm at our cancer centre. Methods: This retrospective observational study analyzed adult patients with mm treated with autologous hematopoietic stem-cell transplantation from 1 January 2013 to 31 December 2014, for whom tst was consistently performed at our cancer facility. Baseline demographic characteristics of patients who received tst testing and ltbi therapy were compared with those of a pre-intervention cohort of patients (1 January 2008 to 31 December 2009) who were not tested. Results: During the post-intervention period, 170 patients with mm had a tst. In 14 patients (8.2%) results were positive, and 11 of the 14 received ltbi therapy. Of another 12 patients with radiographic imaging changes consistent with prior granulomatous disease and negative tst results, 2 were treated. No cases of tuberculosis (tb) reactivation were noted in individuals who completed ltbi therapy. One case of active tb was diagnosed in a patient with a negative tst. In contrast, in the pre-intervention matched cohort of 170 patients, no tsts were performed, and no cases of active tb were documented. Conclusions: Patients with mm could benefit from a consistent tst testing policy coupled with subsequent ltbi therapy. However, universal testing might not be required. A targeted program combining evaluation of host risk factors, imaging findings, and screening tests might optimize ltbi diagnosis and management, and thus be effective in preventing the development of active tb in at-risk patients with mm.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».