Retrospective Cohort Analysis for Identification of Discordant Rifampicin-resistant Xpert MTB/RIF Assay Results in South Kivu, Eastern Democratic Republic of the Congo, a High Burden Tuberculosis Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Xpert assay has revolutionized the rapid detection of resistance to rifampicin. However, Xpert has its pitfalls. We explored potential determinants of false-positive rifampicin resistance when using Xpert, aiming to refine the precision of tuberculosis diagnostics and subsequently contribute to better patient outcomes. METHODS: This is a retrospective cross-sectional analysis of archived Xpert files from the South Kivu province, used to diagnose Mycobacterium tuberculosis (MTB) between 2013 and 2018. Xpert cycle threshold was extracted for each molecular beacon probe, and ΔCt was calculated. We used the MTBDRplus line-probe assay, which covers the same 81-bp RRDR, as a reference test. RESULTS: Of 1900 samples positive for MTB, 220 (11.2%) were rifampicin resistant. Of the 141 patients' sputum samples that had results for both Xpert and MTBDRplus, 45 (31.9%) showed discordant results with Xpert, indicating rifampicin resistance while MTBDRplus indicated rifampicin susceptibility, suggesting false-positive rifampicin resistance detection by Xpert, predominantly in samples with very low (Ct > 28, odds ratio [OR] = 2.23, 95% CI: 1.30-3.82) or low (Ct 22-28, OR = 1.81, 95% CI: 1.21-2.71) bacterial loads. Probe E was the most frequently missed probe, followed by multiple probe dropouts or absence of probe binding (OR = 1.5, 95% CI: .731-3.076). CONCLUSIONS: Our findings indicate that low and very low MTB bacterial loads in sputum are strongly associated with discordant rifampicin resistance results when using Xpert. Further research into underlying mechanisms is needed to establish causality definitively.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».