Advances in Molecular Diagnosis of Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Molecular tests for tuberculosis (TB) have the potential to help reach the three million people with TB who are undiagnosed or not reported each year and to improve the quality of care TB patients receive by providing accurate, quick results, including rapid drug-susceptibility testing. The World Health Organization (WHO) has recommended the use of molecular nucleic acid amplification tests (NAATs) tests for TB detection instead of smear microscopy, as they are able to detect TB more accurately, particularly in patients with paucibacillary disease and in people living with HIV. Importantly, some of these WHO-endorsed tests can detect mycobacterial gene mutations associated with anti-TB drug resistance, allowing clinicians to tailor effective TB treatment. Currently, a wide array of molecular tests for TB detection is being developed and evaluated, and while some tests are intended for reference laboratory use, others are being aimed at the point-of-care and peripheral health care settings. Notably, there is an emergence of molecular tests designed, manufactured, and rolled out in countries with high TB burden, of which some are explicitly aimed for near-patient placement. These developments should increase access to molecular TB testing for larger patient populations. With respect to drug susceptibility testing, NAATs and next-generation sequencing can provide results substantially faster than traditional phenotypic culture. Here, we review recent advances and developments in molecular tests for detecting TB as well as anti-TB drug resistance.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».