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Enregistrement W3046371733 · doi:10.1186/s12879-020-05227-9

Determine TB-LAM point-of-care tuberculosis assay predicts poor outcomes in outpatients during their first year of antiretroviral therapy in South Africa

2020· article· en· W3046371733 sur OpenAlexaff
Andrew D. Kerkhoff, Nicky Longley, Nicola Kelly, Anna Cross, Monica Vogt, Robin Wood, Sabine Hermans, Stephen D Lawn, Thomas S. Harrison

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesWellcome Trust
Mots-clésMedicineTuberculosisUrineProportional hazards modelTropical medicineInternal medicineMedical microbiologyMortality ratePoint-of-care testingPediatricsImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determine TB-LAM is the first point-of-care test (POC) for HIV-associated tuberculosis (TB) and rapidly identifies TB in those at high-risk for short-term mortality. While the relationship between urine-LAM and mortality has been previously described, the outcomes of those undergoing urine-LAM testing have largely been assessed during short follow-up periods within diagnostic accuracy studies. We therefore sought to assess the relationship between baseline urine-LAM results and subsequent hospitalization and mortality under real-world conditions among outpatients in the first year of ART. METHODS: Consecutive, HIV-positive adults with a CD4 count < 100 cells/uL presenting for ART initiation were enrolled. TB diagnoses and outcomes (hospitalization, loss-to-follow and mortality) were recorded during the first year following enrolment. Baseline urine samples were retrospectively tested using the urine-LAM POC assay. Kaplan Meier survival curves were used to assess the cumulative probability of hospitalization or mortality in the first year of follow-up, according to urine-LAM status. Cox regression analyses were performed to determine independent predictors of hospitalization and mortality at three months and one year of follow-up. RESULTS: 468 patients with a median CD4 count of 59 cells/uL were enrolled. There were 140 patients (29.9%) with newly diagnosed TB in the first year of follow-up of which 79 (56.4%) were microbiologically-confirmed. A total of 18% (n = 84) required hospital admission and 12.2% (n = 57) died within a year of study entry. 38 out of 468 (8.1%) patients retrospectively tested urine-LAM positive - including 19.0% of those with microbiologically-proven TB diagnoses (n = 15/79) and 23.0% (n = 14/61) of those with clinical-only TB diagnoses; 9 of 38 (23.7%) of patients retrospectively testing LAM positive were never diagnosed with TB under routine program conditions. Among all patients (n = 468) in the first year of follow-up, a positive urine-LAM result was strongly associated with all-cause hospitalization and mortality with a corresponding adjusted hazard ratio (aHR) of 3.7 (95%CI, 1.9-7.1) and 2.6 (95%, 1.2-5.7), respectively. CONCLUSIONS: Systematic urine-LAM testing among ART-naïve HIV-positive outpatients with CD4 counts < 100 cells/uL detected TB cases that were missed under routine programme conditions and was highly predictive for subsequent hospitalization and mortality in the first year of ART.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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