Interpretation of results of PCR and B-D-glucan for the diagnosis of Pneumocystis Jirovecii Pneumonia in immunocompromised adults with acute respiratory failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accuracy of a diagnostic test depends on its intrinsic characteristics and the disease incidence. This study aims to depict post-test probability of Pneumocystis pneumonia (PJP), according to results of PCR and Beta-D-Glucan (BDG) tests in patients with acute respiratory failure (ARF). MATERIALS AND METHODS: Diagnostic performance of PCR and BDG was extracted from literature. Incidence of Pneumocystis pneumonia was assessed in a dataset of 2243 non-HIV immunocompromised patients with ARF. Incidence of Pneumocystis pneumonia was simulated assuming a normal distribution in 5000 random incidence samples. Post-test probability was assessed using Bayes theorem. RESULTS: Incidence of PJP in non-HIV ARF patients was 4.1% (95%CI 3.3-5). Supervised classification identified 4 subgroups of interest with incidence ranging from 2.0% (No ground glass opacities; 95%CI 1.4-2.8) to 20.2% (hematopoietic cell transplantation, ground glass opacities and no PJP prophylaxis; 95%CI 14.1-27.7). In the overall population, positive post-test probability was 32.9% (95%CI 31.1-34.8) and 22.8% (95%CI 21.5-24.3) for PCR and BDG, respectively. Negative post-test probability of being infected was 0.10% (95%CI 0.09-0.11) and 0.23% (95%CI 0.21-0.25) for PCR and BDG, respectively. In the highest risk subgroup, positive predictive value was 74.5% (95%CI 72.0-76.7) and 63.8% (95%CI 60.8-65.8) for PCR and BDG, respectively. CONCLUSION: Although both tests yield a high intrinsic performance, the low incidence of PJP in this cohort resulted in a low positive post-test probability. We propose a method to illustrate pre and post-test probability relationship that may improve clinician perception of diagnostic test performance according to disease incidence in predefined clinical settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».