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Keywords:

  • diagnosis;
  • smear-negative;
  • tuberculosis;
  • pulmonary;
  • algorithms;
  • decision-making

Abstract

Objectives

Diagnosis of smear-negative pulmonary tuberculosis (SNPT) remains a challenge, particularly in resource-constrained settings. We evaluated a diagnostic algorithm that combines affordable laboratory tools and a clinical prediction rule (CPR).

Methods

We derived, based on published evidence, a diagnostic algorithm for SNPT. Sputum concentration constitutes its first step. In suspects with negative results, SNPT probability is classified with a CPR as low (excluded), high (confirmed) or intermediate. For intermediate patients, sputum Middlebrook 7H9 liquid culture is performed, and they are assessed after 2 weeks. If clinically deteriorated, with still negative liquid culture, bronchoscopy is offered. Otherwise, results of Middlebrook 7H9 culture are awaited. We prospectively evaluated this algorithm against a reference standard of solid and liquid cultures in two reference hospitals in Lima, Peru.

Results

670 SNPT suspects were included from September 2005 to March 2008. The prevalence of SNPT was 27% according to the reference standard. The algorithm's overall accuracy was 0.94 (95% CI 0.91–0.95), its sensitivity was 0.88 (95% CI 0.82–0.92) and its specificity, 0.96 (95% CI 0.94–0.98). Sputum concentration, the CPR, Middlebrook 7H9 sputum culture and bronchoscopic samples defined a diagnosis of SNPT according to the algorithm in 57 (37%), 25 (16%), 63 (41%) and 8(5%) of patients, respectively. 65% of patients were diagnosed within 3 weeks.

Conclusions

The algorithm was accurate for SNPT diagnosis. Sputum concentration, CPR and selective Middlebrook 7H9 culture are essential components.

Objectifs

Le diagnostic de la tuberculose pulmonaire à frottis négatif (TPFN) reste un défi, en particulier dans les pays à ressources limitées. Nous avons évalué un algorithme de diagnostic qui combine des outils de laboratoire abordables et une règle de prédiction clinique (RPC).

Méthodes

Nous avons établi, sur base des données publiées, un algorithme de diagnostic pour la TPFN. La concentration des expectorations constitue sa première étape. Chez les suspects avec des résultats négatifs, la probabilité de TPFN est classée avec une RPC comme: faible (exclue), élevée (confirmée) ou intermédiaire. Pour les patients intermédiaires, la culture des crachats dans du milieu liquide Middlebrook 7H9 a été effectuée et évaluée au bout de deux semaines. Dans le cas d'une détérioration clinique avec une culture liquide toujours négative, la bronchoscopie est offerte. Dans le cas contraire, les résultats de culture dans le Middlebrook 7H9 sont attendus. Nous avons évalué prospectivement cet algorithme par rapport à une norme de référence basée sur la culture en milieux solides et liquides dans deux hôpitaux de référence à Lima, au Pérou.

Résultats

670 suspects de TPFN ont été inclus de septembre 2005 à mars 2008. La prévalence de la TPFN était de 27% selon la norme de référence. La précision globale de l'algorithme était de 0.94 (IC 95%: 0.91–0.95), sa sensibilité était de 0.88 (IC 95%: 0.82–0.92) et sa spécificité de 0.96 (IC 95%: 0.94–0.98). La concentration des expectorations, la RPC, la culture des expectorations dans le Middlebrook 7H9 et des échantillons bronchoscopiques ont défini un diagnostic de la TPFN selon l'algorithme chez 57 (37%), 25 (16%), 63 (41%) et 8 (5%) patients respectivement. 65% des patients ont été diagnostiqués endéans 3 semaines.

Conclusions

L'algorithme était précis pour le diagnostic de la TPFN. La concentration des expectorations, la RPC et la culture sélective dans le Middlebrook 7H9 sont des éléments essentiels.

Objetivos

El diagnóstico de la tuberculosis pulmonar con baciloscopia negativa (TPBN) continúa siendo un gran reto, particularmente en lugares con pocos recursos. Hemos evaluado un algoritmo de diagnóstico que combina herramientas de laboratorio asequibles y una regla de predicción clínica (RPC).

Métodos

Basándonos en evidencia publicada, derivamos un algoritmo diagnóstico para TPBN. El primer paso es concentrar el esputo. En pacientes con resultados negativos pero con sospecha de TB la probabilidad de TPBN se clasifica con una RPC como baja (excluída), alta (confirmada) o intermedia. Para pacientes con una clasificación intermedia, se realiza un cultivo de esputo en medio líquido Middlebrook 7H9 y se evalúan dos semanas más tarde. Si están clínicamente deteriorados, con un cultivo líquido aún negativo, se realiza una broncoscopia. Evaluamos de forma prospectiva este algoritmo frente a un estándar de referencia de cultivos sólido y líquido en dos hospitales de referencia en Lima, Perú.

Resultados

Se incluyeron 670 pacientes con sospecha de TPBN entre Septiembre 2005 y Marzo 2008. La prevalencia de TPBN era un 27% según el estándar de referencia. La precisión del algorithmo era de 0.94 (IC 95% 0.91–0.95), la sensitibilidad era de 0.88 (IC 95% 0.82–0.92) y la especificidad de 0.96 (IC 95% 0.94–0.98). La concentración de esputo, el RPC, el cultivo de esputo Middlebrook 7H9 y las muestras de la broncoscopia definieron un diagnóstico de TPBN según el algoritmo en 57 (37%), 25 (16%), 63 (41%) y 8(5%) de los pacientes respectivamente. Un 65% de los pacientes fueron diagnosticados en un plazo de tres semanas.

Conclusiones

El algoritmo era preciso para el diagnóstico de TPBN. La concentración de esputo, la RPC y el cultivo en Middlebrook 7H9 eran componentes esenciales.