Global burden of non-tuberculous mycobacteria in the cystic fibrosis population: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: People living with cystic fibrosis have an increased risk of lung infection with non-tuberculous mycobacteria (NTM), which is reportedly increasing. We conducted a systematic review of the literature to estimate the burden (prevalence and incidence) of non-tuberculous mycobacteria in the cystic fibrosis population. Methods: Electronic databases, registries, and grey literature sources were searched for cohort and cross-sectional studies reporting epidemiological measures (incidence and prevalence) of NTM infection or NTM pulmonary disease (NTM-PD) in cystic fibrosis. The last search was conducted in September 2021; we included reports since database creation and registry reports published since 2010. The methodological quality of studies was appraised with the Joanna Briggs Institute tool. A random-effects meta-analysis was conducted to summarize the prevalence of NTM infection, and the remaining results are presented in a narrative synthesis. Results: Ninety-five studies were included in this review. All 95 studies reported on NTM infection, and 14 of these also reported on NTM-PD. The pooled estimate for the point prevalence of NTM infection was 7.9% (CI 95%, 5.1–12.0%). In meta-regression, sample size and geographical location of the study modified the estimate. Longitudinal analysis of registry reports showed an increasing trend in NTM infection prevalence between 2010 and 2019. Conclusions: The overall prevalence of NTM infection in CF is 7.9% and is increasing over time based on international registry reports. Future studies should report screening frequency, microbial identification methods, and incidence rates of progression from NTM infection to pulmonary disease.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».