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Enregistrement W4393927283 · doi:10.1016/s2214-109x(24)00029-9

Blood RNA biomarkers for tuberculosis screening in people living with HIV before antiretroviral therapy initiation: a diagnostic accuracy study

2024· article· en· W4393927283 sur OpenAlexaff
Tiffeney Mann, Rishi K Gupta, Byron W P Reeve, Gcobisa Ndlangalavu, Aneesh Chandran, Amirtha P Krishna, Claire Calderwood, Happy Tshivhula, Zaida Palmer, Selisha Naidoo, Desiree L Mbu, Grant Theron, Mahdad Noursadeghi

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustNational Institute for Health and Care ResearchUniversity College LondonEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipWellcome Trust
Mots-clésTuberculosisMedicineMycobacterium tuberculosisSputumBiomarkerReceiver operating characteristicInternal medicineGold standard (test)Sputum cultureHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadImmunologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Undiagnosed tuberculosis remains a major threat for people living with HIV. Multiple blood transcriptomic biomarkers have shown promise for tuberculosis diagnosis. We sought to evaluate their diagnostic accuracy and clinical utility for systematic pre-antiretroviral therapy (ART) tuberculosis screening. METHODS: We enrolled consecutive adults (age ≥18 years) referred to start ART at a community health centre in Cape Town, South Africa, irrespective of symptoms. Sputa were obtained (using induction if required) for two liquid cultures. Whole-blood RNA samples underwent transcriptional profiling using a custom Nanostring gene panel. We measured the diagnostic accuracy of seven candidate RNA signatures (one single gene biomarker [BATF2] and six multigene biomarkers) for the reference standard of Mycobacterium tuberculosis culture status, using area under the receiver-operating characteristic curve (AUROC) analysis, and sensitivity and specificity at prespecified thresholds (two standard scores above the mean of healthy controls; Z2). Clinical utility was assessed by calculating net benefit in decision curve analysis. We compared performance with C-reactive protein (CRP; threshold ≥5 mg/L), WHO four-symptom screen (W4SS), and the WHO target product profile for tuberculosis triage tests. FINDINGS: (IQR 184-486). Of 676 participants with available sputum culture results, 89 (13%) had culture-confirmed tuberculosis. The seven RNA signatures were moderately to highly correlated (Spearman rank coefficients 0·42-0·93) and discriminated tuberculosis culture positivity with similar AUROCs (0·73-0·80), but none statistically better than CRP (AUROC 0·78, 95% CI 0·72-0·83). Diagnostic accuracy was similar across CD4 count strata, but lower among participants with negative W4SS (AUROCs 0·56-0·65) compared with positive (AUROCs 0·75-0·84). The RNA biomarker with the highest AUROC point estimate was a four-gene signature (Suliman4; AUROC 0·80, 95% CI 0·75-0·86), with sensitivity 83% (95% CI 74-90) and specificity 59% (55-63) at the Z2 threshold. In decision curve analysis, Suliman4 and CRP had similar clinical utility to guide confirmatory tuberculosis testing, but both had higher net benefit than W4SS. In exploratory analyses, an approach combining CRP (≥5 mg/L) and Suliman4 (≥Z2) had sensitivity of 80% (70-87), specificity of 70% (66-74), and higher net benefit than either biomarker alone. INTERPRETATION: RNA biomarkers showed better clinical utility to guide confirmatory tuberculosis testing for people living with HIV before ART initiation than symptom-based screening, but their performance did not exceed that of CRP and fell short of WHO recommended targets. Interferon-independent approaches might be required to improve accuracy of host-response biomarkers to support tuberculosis screening before ART initiation. FUNDING: South African Medical Research Council, European and Developing Countries Clinical Trials Partnership 2, National Institutes of Health National Institute of Allergy and Infectious Diseases, The Wellcome Trust, National Institute for Health and Care Research, Royal College of Physicians London.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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