Endoscopic ultrasound-guided biopsy for TB lymphadenopathy: role of PCR and Gene X-pert
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tuberculous lymphadenopathy presents a challenging diagnostic scenario, particularly in regions with high tuberculosis (TB) prevalence. Abdominal TB accounts for 10% of extrapulmonary TB cases. Diagnosing abdominal TB is difficult due to nonspecific clinical, radiological, and endoscopic findings. Blood and skin tests for TB exhibit variable sensitivities and specificities; therefore, histopathological diagnosis and molecular testing of tissue samples may provide greater accuracy than blood-based tests. Obtaining tissue samples under ultrasonographic or CT guidance can be difficult and risky, especially in intra-abdominal and mediastinal regions. Endoscopic ultrasound (EUS) and EUS-guided fine-needle biopsy (EUS-FNB) offer a safe technique for obtaining tissue samples for the diagnosis of abdominal and mediastinal TB. Comparative analyses of the Gene X-pert MTB/RIF assay and PCR techniques demonstrate nuanced diagnostic capabilities. Gene X-pert enables rapid molecular detection with high specificity for rifampicin resistance, whereas PCR facilitates molecular amplification of bacterial DNA. EUS provides the critical advantage of real-time imaging and precise tissue sampling. Several studies have found that EUS-FNB yields significantly higher diagnostic accuracy in complex TB presentations, with detection rates ranging from 78 to 92% across various anatomical sites. This review explores the diagnostic efficacy of molecular techniques, specifically polymerase chain reaction (PCR) and the Gene X-pert MTB/RIF assay, in detecting Mycobacterium tuberculosis in tissue samples obtained through EUS-FNB. Additionally, we evaluated the sensitivity, specificity, and rapid detection capabilities of these molecular methods compared to traditional diagnostic techniques. We further discussed whether molecular techniques such as PCR and Gene X-pert provide a powerful diagnostic strategy for TB lymphadenopathy in EUS-FNB tissue samples, thereby overcoming the limitations of conventional diagnostic methods.
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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 ».