Diagnosis of tuberculosis in dialysis and kidney transplant patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In patients with chronic kidney disease the risk of developing Tuberculosis is increased, while the presentation is often atypical making the diagnosis more difficult. The aim of this study is to describe the presentation of Tuberculosis in dialysis and kidney transplant patients, including the range of diagnostic approaches and the utility of different sample types. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, AND MEASUREMENTS: In this retrospective study, case records of dialysis and kidney transplant patients were reviewed, including all those treated for Tuberculosis between January 2009 and December 2020. RESULTS: Over 12 years, there were 143 cases of Tuberculosis in 141 patients (aged 17-86, 50.4% male). Tuberculosis was most common in Asian patients (64%) and those receiving hemodialysis (82%), particularly during the first year after dialysis initiation (54% of dialysis cases). Non-pleural/pulmonary disease accounted 40% of cases, and non-organ-specific presenting features were prominent including fever, lymphadenopathy, and weight loss. The diagnosis was confirmed microbiologically or histologically in 87 cases (61%), with low sensitivity observed for many types of samples including sputum (18%) and pleural fluid (12%). Higher sensitivity was observed with tissue samples including bronchoscopic lymph node aspiration (75%) and other lymph node sampling (92%). In the 52 cases where drug sensitivities were available, resistance to a first line treatment, most commonly isoniazid, was seen in 12 cases (23%). Furthermore, 1- and 5-year survival from diagnosis were 78% and 61%, respectively. Baseline variables independently associated with poorer survival were age (OR 1.8 per decade, 95% CI 1.4-2.3), weight loss over 10% (OR 1.9, 95% CI 1.0-3.5), and a non-confirmed diagnosis (OR 1.6, 95% CI 1.2-2.1). CONCLUSIONS: Tuberculosis is common in dialysis and kidney transplant patients, particularly during the first year of dialysis. Short-term mortality is high, but the diagnostic sensitivity of many types of samples is low, so that diagnosis is difficult, with treatment often initiated without confirmation. These data highlight the importance of judgment and clinical experience with this complex patient group.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».