Examining Heterogeneity in the Diagnostic Accuracy of Culture and PCR for<i>Salmonella</i>spp. in Swine: A Systematic Review/Meta‐Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of bacterial culture and PCR for Salmonella in swine was examined through systematic review of existing primary research in this field. A replicable search was conducted in 10 electronic databases. All steps of the review were conducted by two reviewers: to identify relevant publications, to assess their methodological soundness and reporting, and to extract raw data or reported test accuracy estimates. Meta-analyses and meta-regression were performed: to evaluate pooled estimates of test sensitivity (Se) and specificity (Sp), to identify variables explaining the variation in reported test estimates, and to evaluate the association between these variables and reported test Se and Sp. Twenty-nine studies were included in the review. Unique test evaluations reported in these 29 studies were categorized according to the type of test comparison: culture versus culture (n = 134 test evaluations) and PCR versus culture (n = 21). We identified significant heterogeneity among evaluations for each test category. For culture, more heterogeneity was caused by differences in individual test protocols (52%) than overall differences between studies (16%). Enrichment temperature, study population, agar and enrichment type were significantly associated with variation in culture Se. Furthermore, interaction between enrichment temperature and enrichment type was detected. For PCR, most of the heterogeneity was caused by overall differences between studies (65-70%); sample type and study size were associated with variation in reported PCR Se and Sp. The overall methodological soundness and/or reporting of primary studies included in this review were poor, with variable use of reference standards, and consistent lack of the use or reporting of blinding, randomization and subject (sample) selection criteria. Consequently, the food safety and veterinary public health research community should formally consider ways for standardizing the conduct and reporting of this type of research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,070 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».