Diagnostic accuracy of centralised assays for TB detection and detection of resistance to rifampicin and isoniazid: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Various diagnostic companies have developed high throughput molecular assays for tuberculosis (TB) and resistance detection for rifampicin and isoniazid. We performed a systematic review and meta-analyses to assess the diagnostic accuracy of five of these tests for pulmonary specimens. The tests included were Abbott RealTime MTB, Abbott RealTime RIF/INH, FluoroType MTB, FluoroType MTDBR and BD Max MDR-TB assay. A comprehensive search of six databases for relevant citations was performed. Cross-sectional, case-control, cohort studies, and randomised controlled trials of any of the index tests were included. Respiratory specimens (such as sputum, bronchoalveolar lavage, tracheal aspirate,etc.) or their culture isolates. A total of 21 included studies contributed 26 datasets. We could only meta-analyse data for three of the five assays identified, as data were limited for the remaining two. For TB detection, the included assays had a sensitivity of 91% or more and the specificity ranged from 97% to 100%. For rifampicin resistance detection, all the included assays had a sensitivity of more than 92%, with a specificity of 99–100%. Sensitivity for isoniazid resistance detection varied from 70 to 91%, with higher specificity of 99–100% across all index tests. Studies that included head-to-head comparisons of these assays with Xpert MTB/RIF for detection of TB and rifampicin resistance suggested comparable diagnostic accuracy. In people with symptoms of pulmonary TB, the centralised molecular assays demonstrate comparable diagnostic accuracy for detection of TB, rifampicin and isoniazid resistance to Xpert MTB/RIF assay, a WHO recommended molecular test.
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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 | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».