Cough Aerosol Cultures of Mycobacterium tuberculosis: Insights on TST / IGRA Discordance and Transmission Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of latent tuberculosis (TB) infection (LTBI) is complicated by the absence of a gold standard. Discordance between tuberculin skin tests (TST) and interferon gamma release assays (IGRA) occurs in 10-20% of individuals, but the underlying mechanisms are poorly understood.We analyzed data from a prospective household contact study that included cough aerosol culture results from index cases, environmental and contact factors. We assessed contacts for LTBI using TST and IGRA at baseline and six weeks. We examined TST/IGRA discordance in qualitative and quantitative analyses, and used multivariable logistic regression analysis with generalized estimating equations to analyze predictors of discordance.We included 96 TB patients and 384 contacts. Discordance decreased from 15% at baseline to 8% by six weeks. In adjusted analyses, discordance was related to less crowding (p = 0.004), non-cavitary disease (OR 1.41, 95% CI: 1.02-1.96; p = 0.03), and marginally with BCG vaccination in contacts (OR 1.40, 95% CI: 0.99-1.98, p = 0.06).We observed significant individual variability and temporal dynamism in TST and IGRA results in household contacts of pulmonary TB cases. Discordance was associated with a less intense infectious exposure, and marginally associated with a BCG-mediated delay in IGRA conversion. Cough aerosols provide an additional dimension to the assessment of infectiousness and risk of infection in contacts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».