Novel and optimized diagnostics for pediatric TB in endemic countries: NOD-pedFEND study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric tuberculosis is a major global public health challenge, with reliable diagnosis being a main obstacle to identifying and treating affected children. New and improved diagnostics, ideally on non-sputum samples, are urgently required, especially in the most vulnerable group of children under five years of age. Studies to date have been limited by small sample sizes and few bacteriologically-confirmed cases. Here, we describe the study protocol of the NIH-funded NOD-pedFEND study, which will be one of the largest diagnostic studies to date of children at greatest risk of tuberculosis. METHODS: In this prospective observational cohort study, we aim to evaluate existing and novel diagnostic assays, including pathogen- and host-based tests and combinations of tests. A consecutive cohort of children under five years of age with signs and symptoms of tuberculosis is enrolled in Uganda and Peru. All children undergo an extensive baseline workup with signs- and symptoms recording, microbiological reference tests, chest X-ray and tuberculin skin test for rigorous classification according to internationally recognized microbiological, composite reference and strict standards. An array of samples is collected for investigational tests. Follow-up visits are conducted at 2 weeks, 2 months and 6 months. A small cohort of healthy controls is enrolled to evaluate the specificity of selected diagnostics. The study has been approved by the relevant institutional review boards. DISCUSSION: With this large cohort study of children under five years of age, we aim to make an important contribution to the evaluation of new diagnostics for pediatric tuberculosis. By establishing a comprehensive biorepository, the study will also enable the assessment of novel tests as they become available during and after the study.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».