What Tool for Diagnosis of Latent Tuberculosis Infection in Developing Country with Tuberculosis High Burden: Interferon Gamma Release Assays <i>versus</i> Tuberculin Skin Test in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Background: The diagnosis and treatment of active tuberculosis and the detection/management of latent tuberculosis infection (LTBI) cases are the two main strategies for the TB control, particularly in endemic countries. Tuberculin skin test (TST) and Interferon Gamma Release Assays (IGRAs) are tools for detection of LTBI. The objective of this study was to evaluate the performance of the TST and QuantiFERON-TB Gold Plus® (QTF-Plus) and to identify a threshold for TST in best agreement with QTF-Plus for LTBI detection in a high TB burden setting. Methods: In July 2020, a cross-sectional analytical study was performed for QFT-Plus using blood samples and TST in 101 individuals with a high risk of TB living in Bobo-Dioulasso, Burkina Faso. A crude comparison between both tests was done and receiver operating characteristic curve was generated to determine TST’s threshold. TST sensitivity, specificity, predictive values and accuracy were calculated. Adjusted agreement between TST and QFT-Plus was evaluated. Results: With the minimum threshold of positivity set at 5 mm for TST, the overall agreement between the latter and QFT-Plus was poor with a Kappa coefficient (κ) rated at 0.319 (95% CI: 0.131 - 0.508). This cut-off yielded a sensitivity of 94.12% (95% CI: 88.53 - 99.71), and very poor specificity of 36.4% (95% IC: 25.0 - 47.80). However, an adjusted cut-off set at 11 mm gave a better specificity of 72.73% (95% CI: 62.1 - 83.30) of TST and improved the PPV (86%). Moreover, concordance between both tests was improved with κ at 0.56 (95% CI: 0.385 - 0.728) and 80.20% of accuracy. Factors associated with discordance between TST (11 mm) and QFT-Plus results were BCG vaccination, OR = 7.53 (95% CI: 1.43 - 139.25), p = 0.05 and chronic cough, OR = 5.07 (95% CI: 1.27 - 20.43), p = 0.01. Conclusions: This study showed that using a minimal cut-off of 11mm for TST significantly improved the concordance between QTF-Plus (IGRA) and TST. Using the cut-off TST of 11 mm would be ideal in low-income countries with a high TB burden, taking into account factors that could contribute to the discrepancy of results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».