Performance evaluation of the Molbio diagnostics Truenat MTB Ultima/COVID-19 multiplex assay for TB and COVID-19 case detection among people with symptoms suggestive of tuberculosis—a study protocol for clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tuberculosis (TB) remains a major public health problem globally, as reflected in persistently high morbidity and mortality rates. Current control efforts have been further complicated by the ongoing SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic. Rapid molecular diagnostics remain crucial to identifying the millions of people with undiagnosed TB. Objectives: The study aimed to determine the diagnostic accuracy of Truenat MTB Ultima/COVID-19 for the detection of COVID-19 and TB among presumptive TB participants, using a microbiological reference standard (MRS) and a country-approved real-time reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) COVID-19 assay. Methods: This prospective cohort study assessed the diagnostic accuracy of the Truenat MTB Ultima/COVID-19 multiplex test among adults with presumptive TB, enrolled from healthcare facilities in four countries, aiming to reach 270 confirmed TB cases. The inclusion criteria were as follows: adults who self-reported at least one symptom suggestive of pulmonary TB, were willing to return for a day 2 visit, and agreed to provide oral swab samples for bio-banking. Patients were excluded from enrolment in the study if they had started anti-TB treatment within 60 days or TB preventive therapy within 6 months prior to enrolment or if they were unable to provide 3 mL of sputum or nasopharyngeal (NP) and tongue swab samples. Expected outcome: This study expected to obtain point estimates of the sensitivity and specificity of the Truenat MTB Ultima/COVID-19 multiplex test for TB and COVID-19 detection, compared to Xpert Ultra, among presumptive TB participants using an MRS and pre-defined COVID-19 assay.
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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 | 0,059 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».