Comparative Evaluation of GeneXpert With Ziehl-Neelsen (ZN) Stain in Samples of Suspected Tuberculosis Cases at a Tertiary Care Teaching Hospital in Central India
Notice bibliographique
Résumé
Background Tuberculosis (TB) remains a significant public health challenge, particularly in developing countries, where delayed diagnosis contributes to ongoing transmission. Ziehl-Neelsen (ZN) smear microscopy, commonly used for TB diagnosis, has limitations in sensitivity, especially in cases of extrapulmonary tuberculosis (ETB). The GeneXpert Mycobacterium tuberculosis (MTB)/rifampicin (RIF) assay, a molecular diagnostic tool, offers rapid and accurate detection of MTB and RIF resistance. This study aimed to compare the diagnostic efficacy of GeneXpert MTB/RIF with ZN staining in detecting pulmonary tuberculosis (PTB) and ETB. Methods A prospective study was conducted over two years (April 2022 to April 2024) at a tertiary care teaching hospital in India. A total of 319 clinical samples from patients with suspected PTB and ETB were analyzed. Samples underwent ZN staining and GeneXpert MTB/RIF assay. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were calculated using mycobacterial culture as the gold standard. The chi-square test was employed to compare diagnostic accuracy, with a p-value of <0.05 considered statistically significant. Results Of the 319 samples, ZN staining was positive in 18.2% of cases, while GeneXpert was positive in 21.6%. GeneXpert demonstrated a perfect sensitivity of 100% and a specificity of 98.81%, compared to ZN staining’s sensitivity of 84.85% and specificity of 99.21%. GeneXpert showed superior performance in detecting TB in both pulmonary and extrapulmonary samples, with a statistically significant difference (p<0.001). Additionally, GeneXpert identified six cases of RIF resistance. Conclusion The GeneXpert MTB/RIF assay outperforms ZN staining in diagnosing TB, offering higher sensitivity and comparable specificity. Its ability to detect RIF resistance adds significant clinical value. Despite its cost, the integration of GeneXpert into routine diagnostic workflows, particularly in high TB prevalence areas, is recommended to enhance early detection and treatment, thereby reducing TB transmission.
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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 | 0,001 |
| 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 ».