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Enregistrement W4221114263 · doi:10.1016/s2352-3018(22)00002-9

Tuberculosis screening among HIV-positive inpatients: a systematic review and individual participant data meta-analysis

2022· article· en· W4221114263 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Lancet HIV · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthCochrane South AfricaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilNational Research FoundationGovernment of the United KingdomWellcome TrustWorld Health Organization
Mots-clésTuberculosisMEDLINESystematic reviewPublic healthAlternative medicineEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since 2011, WHO has recommended that HIV-positive inpatients be routinely screened for tuberculosis with the WHO four-symptom screen (W4SS) and, if screened positive, receive a molecular WHO-recommended rapid diagnostic test (eg, Xpert MTB/RIF [Xpert] assay). To inform updated WHO tuberculosis screening guidelines, we conducted a systematic review and individual participant data meta-analysis to assess the performance of W4SS and alternative screening tests to guide Xpert testing and compare the diagnostic accuracy of the WHO Xpert algorithm (ie, W4SS followed by Xpert) with Xpert for all HIV-positive inpatients. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, and Cochrane Library from Jan 1, 2011, to March 1, 2020, for studies of adult and adolescent HIV-positive inpatients enrolled regardless of tuberculosis signs and symptoms. The separate reference standards were culture and Xpert. Xpert was selected since it is most likely to be the confirmatory test used in practice. We assessed the proportion of inpatients eligible for Xpert testing using the WHO algorithm; assessed the accuracy of W4SS and alternative screening tests or strategies to guide diagnostic testing; and compared the accuracy of the WHO Xpert algorithm (W4SS followed by Xpert) with Xpert for all. We obtained pooled proportion estimates with a random-effects model, assessed diagnostic accuracy by fitting random-effects bivariate models, and assessed diagnostic yield descriptively. This systematic review has been registered on PROSPERO (CRD42020155895). FINDINGS: ), and lymphadenopathy had higher specificities (61-90%) but suboptimal sensitivities (12-57%). The WHO Xpert algorithm (W4SS followed by Xpert) had a sensitivity of 76% (95% CI 67-84) and specificity of 93% (88-96; n=637). Xpert for all had similar accuracy to the WHO Xpert algorithm: sensitivity was 78% (95% CI 69-85) and specificity was 93% (87-96; n=639). In two cohorts that had sputum and non-sputum samples collected for culture or Xpert, diagnostic yield of sputum Xpert was 41-70% and 61-64% for urine Xpert. INTERPRETATION: The W4SS and other potential screening tests to guide Xpert testing have suboptimal accuracy in HIV-positive inpatients. On the basis of these findings, WHO now strongly recommends molecular rapid diagnostic testing in all medical HIV-positive inpatients in settings where tuberculosis prevalence is higher than 10%. FUNDING: World Health Organization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,042
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,304
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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