Improved Awareness of Tuberculosis Infection in Advanced Stage Chronic Renal Disease Could Reduce Cases of Active TB: Lessons from Four Challenging Cases
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic kidney disease (CKD) have an increased risk of developing tuberculosis (TB) compared to those with normal renal function. The reasons for this are well described, but include impaired cellular immunity, a high incidence of co-morbid conditions as well as the concomitant use of immunosuppressive medications. Ethnicity as well as socio-economic factors also prevail. Expert guidelines recommend TB chemoprophylaxis in renal transplant recipients deemed at high risk – invariably those from ethnic minorities or recent arrivals from areas with high endemic rates of TB. However, in most renal centres within the UK including our own, high risk patients with advanced CKD (stages 4 and 5) are not routinely screened for latent TB infection (LTBI) prior to transplantation, thus contributing to missed opportunities for preventing TB disease. We report four challenging cases of patients diagnosed with TB disease on a background of advanced CKD, who all presented within an 18-month period whilst under the care of a large tertiary renal centre. Two of the cases were patients with well-functioning renal transplants and two were on renal replacement therapy. We describe our experience and share practical considerations on how to manage TB in CKD including the role of therapeutic drug monitoring in peritoneal dialysis. These cases highlight the need for a better awareness of the possibility of TB reactivation and underscore the arguments in favour of screening programmes for LTBI in patients with advanced CKD.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».