Harnessing Big Data to Optimize an Algorithm for Rapid Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis in a Real-World Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background The prompt diagnosis of pulmonary tuberculosis (PTB) remains a challenge in clinical practice. The present study aimed to optimize an algorithm for rapid diagnosis of PTB in a real-world setting. Methods 28,171 adult inpatients suspected of having PTB in China were retrospectively analyzed. Bronchoalveolar lavage fluid (BALF) and/or sputum were used for acid-fast bacilli (AFB) smear, Xpert MTB/RIF (Xpert), and culture. A positive mycobacterial culture was used as the reference standard. Peripheral blood mononuclear cells (PBMC) were used for T-SPOT.TB. We analyzed specimen types’ effect on these assays’ performance, determined the number of smears for diagnosing PTB, and evaluated the ability of these assays performed alone, or in combination, to diagnose PTB and nontuberculous mycobacteria (NTM) infections. Results Sputum and BALF showed moderate to substantial consistency when they were used for AFB smear or Xpert, with a higher positive detection rate by BALF. 3-4 smears had a higher sensitivity than 1-2 smears. Moreover, simultaneous combination of AFB and Xpert correctly identified 44/51 of AFB+/Xpert+ and 6/7 of AFB+/Xpert- cases as PTB and NTM, respectively. Lastly, when combined with AFB/Xpert sequentially, T-SPOT showed limited roles in patients that were either AFB+ or Xpert+. However, T-SPOTMDC (manufacturer-defined cut-off) showed a high negative predicative value (99.1%) and suboptimal sensitivity (74.4%), and TBAg/PHA (ratio of Mycobacterium tuberculosis-specific antigens to phytohaemagglutinin spot-forming cells, which is a modified method calculating T-SPOT.TB assay results) ≥0.3 demonstrated a high specificity (95.7%) and a relatively low sensitivity (16.3%) in AFB-/Xpert- patients. Conclusions Concurrently performing AFB smear (at least 3 smears) and Xpert on sputum and/or BALF could aid in rapid diagnosis of PTB and NTM infections in a real-world high-burden setting. If available, BALF is preferred for both AFB smear and Xpert. Expanding this algorithm, PBMC T-SPOTMDC and TBAg/PHA ratios have a supplementary role for PTB diagnosis in AFB-/Xpert- patients (moderately ruling out PTB and ruling in PTB, respectively). Our findings may also inform policy makers’ decisions regarding prevention and control of TB in a high burden setting.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».