Predictive value of TNF-α, IFN-γ, and IL-10 for tuberculosis among recently exposed contacts in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined cytokine immune response profiles among contacts to tuberculosis patients to identify immunologic and epidemiologic correlates of tuberculosis. METHODS: We prospectively enrolled 1272 contacts of culture-confirmed pulmonary tuberculosis patients at 9 United States and Canadian sites. Epidemiologic characteristics were recorded. Blood was collected and stimulated with Mycobacterium tuberculosis culture filtrate protein, and tumor necrosis factor (TNF-α), interferon gamma (IFN-γ), and interleukin 10 (IL-10) concentrations were determined using immunoassays. RESULTS: Of 1272 contacts, 41 (3.2%) were diagnosed with tuberculosis before or < 30 days after blood collection (co-prevalent tuberculosis) and 19 (1.5%) during subsequent four-year follow-up (incident tuberculosis). Compared with contacts without tuberculosis, those with co-prevalent tuberculosis had higher median baseline TNF-α and IFN-γ concentrations (in pg/mL, TNF-α 129 versus 71, P < .01; IFN-γ 231 versus 27, P < .001), and those who subsequently developed incident tuberculosis had higher median baseline TNF-α concentrations (in pg/mL, 257 vs. 71, P < .05). In multivariate analysis, contact age < 15 years, US/Canadian birth, and IFN or TNF concentrations > the median were associated with co-prevalent tuberculosis (P < .01 for each); female sex (P = .03) and smoking (P < .01) were associated with incident tuberculosis. In algorithms combining young age, positive skin test results, and elevated CFPS TNF-α, IFN-γ, and IL-10 responses, the positive predictive values for co-prevalent and incident tuberculosis were 40 and 25%, respectively. CONCLUSIONS: Cytokine concentrations and epidemiologic factors at the time of contact investigation may predict co-prevalent and incident tuberculosis.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».