比較研究
提高結核病感染率估計使用T-cell-based試驗和混合模型
Int J Tuberc肺說。
2008年8月。
免費的PMC的文章
文摘
背景:潛伏性結核感染的患病率(LTBI)是傳統上用結核菌素皮膚試驗(TST)。非常具體blood-based移行細胞釋放化驗(幹擾素釋放)現在可以使用,可以提高LTBI患病率的估計與基於模型的方法。
設計:我們比較傳統和基於模型的方法估算LTBI患病率在719年印度衛生保健工作者進行了測試和QuantiFERON-TB黃金管(QFT-G)。除了使用標準截止點TST和QFT-G,貝葉斯混合模型分析:1)連續測試數據和2)分類數據用TST和QFT-G導致潛在類別分析(LCA),占前信息敏感性和特異性。
結果:估計LTBI患病率從33.8%變化到60.7%,這取決於所使用的方法。僅基於結核菌素混合物模型估計患病率為36.5% (95% ci 28.5 - -47.0)。當結果從兩個測試結合使用LCA,患病率為45.4% (95% ci 39.5 - -51.1)。LCA提供額外的結果的敏感性、特異性和預測價值的共同結果。
結論:小說的可用性,特定的幹擾素釋放和開發方法等混合物分析允許一個更現實的和普遍估計的方法。
數據
一個。混合模型連續測試數據:分布在LTBI結核菌素反應陽性和陰性組(n= 719)。毫米x軸顯示結核菌素硬化和軸顯示的頻率。虛線顯示測試結果的概率密度估計cross-reactors和感染組。實線是一個平滑密度圖的直方圖近似觀測頻率分布數據。B。潛在的類模型為二分TST和QFT-G數據:交叉表的結果真正感染和未受感染的組織。真正的感染者的數量在每個單元的交叉表用去年y01日元和y00。這些數字是未被注意的(或者潛在的)。結核菌素=結核菌素皮膚試驗;QFT-G = QuantiFERON-TB黃金管;LTBI =潛伏結核感染。
在LCA先驗和後驗分布。一個。先驗概率分布LTBI患病率,TST和QFT-G準確性(基於以前的文獻)。這些先驗分布反映的相對重要性值在0和1之間的患病率,LCA之前敏感性和特異性。B。在LCA後驗分布。這些後驗分布反映了之前更新的影響分布的觀測數據。例如,流行的分布(固體黑線一個)已經改變了從統一在(0,1)區間LCA之前,更見頂(固體黑色線分布約45.4%B)。LCA =潛在類別分析;LTBI =潛伏結核感染;結核菌素=結核菌素皮膚試驗;QFT-G = QuantiFERON-TB黃金管。
一個。情節的肺結核感染的概率在每個硬化選擇混合模型估計的連續測試數據。虛線表示感染的概率為50%。B。接受者操作特征(ROC)曲線從相同的模型繪製對應的靈敏度在硬化1-specificity規模。虛線表示45度線對應測試敏感性=特異性= 50%。注意:最佳組合的敏感性和特異性為92%,獲得10毫米硬結。結核菌素=結核菌素皮膚試驗。
評論
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檢測LTBI:舊的技術,新的方法。Int J Tuberc肺說。2008年8月,12 (8):867 - 8。 Int J Tuberc肺說。2008。 PMID:18647444 沒有可用的抽象。
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