Interferon-gamma release assays for latent tuberculosis infection screening in Canadian federal correctional facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The correctional setting presents an opportunity for latent TB infection (LTBI) screening in an otherwise difficult to reach demographic. We evaluate factors associated with the fidelity of the tuberculin skin test (TST) and interferon-gamma release assay (IGRA), specifically the QuantiFERON®-TB Gold In-Tube assay (QFT-GIT), explain factors associated with discordance, and report LTBI treatment outcomes.METHODS: We describe the association between demographic and clinical variables, and predictors of concordance with IGRA using univariate logistic regression in a population of TST-positive inmates. We report outcomes among those offered LTBI treatment.RESULTS: We observed concordance between TST and QFT-GIT in 90 of 306 (29.4%) inmates. Persons with TST+/QFT-GIT+ results were less likely to be male (OR 3.94, 95% CI 1.73–8.97) or have a BCG vaccination history (OR 0.34, 95% CI 0.12–0.95), and more likely to be foreign-born (P < 0.001). Of the 108 inmates offered LTBI treatment, 65 (60.1%) accepted and 51 (78.0%) completed. TST/QFT-GIT discordance has not been associated with disease during follow-up.CONCLUSION: Our findings suggest that TST/QFT-GIT discordance in Canadian federal inmates is common; however, low-risk of disease progression in those with discordance suggests that a shift towards IGRA-based screening is warranted and feasible.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».