Comparing the Diagnostic Performance of QuantiFERON-TB Gold Plus to Other Tests of Latent Tuberculosis Infection: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We conducted a review to compare the sensitivity, specificity, reproducibility, and predictive ability of QuantiFERON-TB Gold Plus (QFT-Plus) with that of QuantiFERON-TB Gold In-Tube (QFT-GIT; QIAGEN, Hilden, Germany) and other latent tuberculosis infection (LTBI) tests. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, Web of Science, and the Cochrane Database of Systematic Reviews from January 2013 through May 2020. We included studies comparing QFT-Plus with at least one other LTBI test. We estimated sensitivity from studies of patients with active tuberculosis, and specificity from studies of healthy individuals with low risk of LTBI. Three independent reviewers evaluated eligibility, extracted data, and assessed risk of bias. RESULTS: Compared with QFT-GIT, the sensitivity of QFT-Plus in patients with active TB was 1.3% higher (95% confidence interval [CI], -0.3% to 2.9%); in 2 studies of patients with very low probability of LTBI, the specificity was 0.9% lower (95% CI, -2.4% to 0.6%). These differences were not statistically significant. The agreement between QFT-Plus and QFT-GIT was high, with a pooled Cohen's kappa statistic of 0.83 (95% CI, 0.79 to 0.88). The reproducibility of QFT-GIT and QFT-Plus was similarly poor. All participants in the studies to estimate sensitivity were aged ≥15 years, and only 6 were people living with human immunodeficiency virus. We found no studies to assess predictive ability. CONCLUSIONS: QFT-Plus has diagnostic performance that is very similar to that of QFT-GIT. Further studies are needed to assess the sensitivity of QFT-Plus in immunocompromised patients and younger children before concluding if this new version offers advantages.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».