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Enregistrement W4393952630 · doi:10.1016/s2214-109x(24)00052-4

Point-of-care C-reactive protein and Xpert MTB/RIF Ultra for tuberculosis screening and diagnosis in unselected antiretroviral therapy initiators: a prospective, cross-sectional, diagnostic accuracy study

2024· article· en· W4393952630 sur OpenAlexfundno aff
Byron W P Reeve, Gcobisa Ndlangalavu, Hridesh Mishra, Zaida Palmer, Happy Tshivhula, Loren Rockman, Selisha Naidoo, Desiree L Mbu, C Naidoo, Brigitta Derendinger, Gerhard Walzl, Stephanus T. Malherbe, Paul D. van Helden, Fred C. Semitala, Christina Yoon, Rishi K Gupta, Mahdad Noursadeghi, Robin M. Warren, Grant Theron

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculté de médecine et des sciences de la santé, Université de SherbrookeEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipFogarty International CenterFaculty of Medicine and Health, University of SydneyDivision of Research Capacity DevelopmentNational Institutes of HealthUniversiteit StellenboschNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilEuropean CommissionNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringWellcome Trust
Mots-clésMedicineAntiretroviral therapyCross-sectional studyTuberculosisHuman immunodeficiency virus (HIV)Point-of-care testingVirologyViral loadImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tuberculosis, a major cause of death in people living with HIV, remains challenging to diagnose. Diagnostic accuracy data are scarce for promising triage and confirmatory tests such as C-reactive protein (CRP), sputum and urine Xpert MTB/RIF Ultra (Xpert Ultra), and urine Determine TB LAM Ag (a lateral flow lipoarabinomannan [LF-LAM] test), without symptom selection. We evaluated novel triage and confirmatory tests in ambulatory people with HIV initiating antiretroviral therapy (ART). METHODS: 897 ART-initiators were recruited irrespective of symptoms and sputum induction offered. For triage (n=800), we evaluated point-of-care blood-based CRP testing, compared with the WHO-recommended four-symptom screen (W4SS). For sputum-based confirmatory testing (n=787), we evaluated Xpert Ultra versus Xpert MTB/RIF (Xpert). For urine-based confirmatory testing (n=732), we evaluated Xpert Ultra and LF-LAM. We used a sputum culture reference standard. FINDINGS: 463 (52%) of 897 participants were female. The areas under the receiver operator characteristic curves for CRP was 0·78 (95% CI 0·73-0·83) and for number of W4SS symptoms was 0·70 (0·64-0·75). CRP (≥10 mg/L) had similar sensitivity to W4SS (77% [95% CI 68-85; 80/104] vs 77% [68-85; 80/104]; p>0·99] but higher specificity (64% [61-68; 445/696] vs 48% [45-52; 334/696]; p<0·0001]; reducing unnecessary confirmatory testing by 138 (95% CI 117-160) per 1000 people and number-needed-to-test from 6·91 (95% CI 6·25-7·81) to 4·87 (4·41-5·51). Sputum samples with Xpert Ultra, which required induction in 49 (31%) of 158 of people (95% CI 24-39), had higher sensitivity than Xpert (71% [95% CI 61-80; 74/104] vs 56% [46-66; 58/104]; p<0·0001). Of the people with one or more confirmatory sputum or urine test results that were positive, the proportion detected by Xpert Ultra increased from 45% (26-64) to 66% (46-82) with induction. Programmatically done haemoglobin, triage test combinations, and urine tests showed comparatively worse results. INTERPRETATION: CRP is a more specific triage test than W4SS in those initiating ART. Sputum induction improves diagnostic yield. Sputum samples with Xpert Ultra is a more accurate confirmatory test than with Xpert. FUNDING: South African Medical Research Council, EDCTP2, US National Institutes of Health-National Institute of Allergy and Infectious Diseases.

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)0,011
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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