Stool Xpert <sup>®</sup> MTB/RIF Ultra for TB diagnosis in children: experience from a national scale-up programme
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: MTB/RIF Ultra (Ultra), as recommended by the WHO to improve childhood pulmonary TB (PTB) diagnosis. METHODS: USAID's Alliance for Combating TB in Bangladesh Activity, in collaboration with the National TB Control Programme, is implementing a stool-based diagnostic approach at 51 healthcare facilities in Bangladesh to improve PTB detection. Specimens from children (<15 years) with presumptive TB were tested using 'stool Ultra' with routine TB diagnostics. Physicians confirmed TB diagnosis and provided treatment as per national guidelines. RESULTS: Between March 2022 and December 2023, 16,429 specimens were tested, 871 (5.3%) were positive, and 642 (73.7%) showed 'trace detected' results. Positivity was significantly higher among females, and children presented with 'only cough ≥2 weeks', 'cough ≥2 weeks + weight loss', or 'fever ≥2 weeks, weight loss, fatigue + contact history'. Positivity was higher among '10-14 years old' children; however, 'trace detected' was highest among '5-9 years', followed by children aged '>2-<5 years' and '0-2 years'. CONCLUSIONS: Testing stools using Ultra provides a more effective way of diagnosing bacteriologically positive PTB in children. However, positivity varies with presenting symptoms/criteria, highlighting the need for careful diagnostic evaluation to ensure optimum use of limited diagnostic resources.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».