Reacción2.4.1 Low complexity automated NAATs for detection of resistance to INH and second-line anti-TB drugs (La traducción al español de esta sección no está disponible)
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Manuales operativos
2.4.3 High complexity reverse hybridization NAAT (La traducción al español de esta sección no está disponible)
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2.3.2 Urine LF-LAM (La traducción al español de esta sección no está disponible)
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2.3.1 TB-LAMP assay (La traducción al español de esta sección no está disponible)
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2.2.3 Pruebas Truenat MTB, MTB Plus y MTB RIF Dx
Las pruebas Truenat MTB y MTB Plus se basan en una PCR en tiempo real en chips (micro-PCR) para la detección semicuantitativa del complejo M. tuberculosis directamente de muestras de esputo, y ofrecen resultados en menos de una hora. Las pruebas usan dispositivos automatizados operados con pilas para extraer, amplificar y detectar locus específicos del ADN genómico.
Las pruebas están diseñadas para ser utilizadas en laboratorios periféricos con una infraestructura mínima y técnicos con poca capacitación.
2.2.2 Prueba Xpert MTB/RIF Ultra
La prueba Xpert MTB/RIF Ultra (denominada en adelante Xpert Ultra), como la Xpert MTB/RIF, utiliza la plataforma de GeneXpert® y se desarrolló con el objeto de mejorar la sensibilidad y la fiabilidad en la detección del complejo M. tuberculosis y la resistencia a la RIF.
2.2.1 Prueba Xpert MTB/RIF
La prueba Xpert MTB/RIF es un método automatizado que utiliza un cartucho y la reacción en cadena de la polimerasa (PCR, por su sigla en inglés) en tiempo real en la plataforma GeneXpert®, con el fin de detectar el complejo M. tuberculosis y las mutaciones asociadas con resistencia a la RIF directamente con muestras de esputo en menos de 2 horas. La OMS recomienda utilizar la prueba Xpert MTB/RIF en las siguientes situaciones:⁵
2.3 Otros métodos genotípicos y fenotípicos evaluados por la OMS
La OMS ha evaluado varias pruebas y prevé evaluar otras que aún no han sido objeto de recomendaciones formales. Estas pruebas se describen a continuación a fin de presentar el panorama completo, pero no forman parte de los algoritmos diagnósticos modelo.