Assessment of real-time PCR for quantification of Legionella spp. in spa water
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Legionella bacteria ubiquitously colonize natural freshwater and are responsible for legionellosis in humans. Several cases of legionellosis have been associated in particular with the use of whirlpool spas. The objective of this study was to verify whether real-time PCR is applicable for the quantification of Legionella spp. in spa water. METHODS AND RESULTS: The study compared concentrations obtained by real-time PCR vs that obtained by conventional culture for 101 spa water samples. For the culture method, Legionella spp. were detected and quantified in 14 of 101 samples with measured concentrations ranging from 250 to 3.5 × 10(5) CFU l(-1). With the real-time PCR method, Legionella spp. were detected and quantified in 42 of 101 samples with concentrations ranging from 1000 to 6.1 × 10(7) GU l(-1). Results revealed a significant but weak correlation (r(2) = 0.1867) between the two methods. The positive predictive value (35%) of the PCR method compared to conventional culture herein was low. In contrast, the negative predictive value was excellent, reaching 93%. CONCLUSIONS: Real-time PCR could be used as a screening tool to rapidly ascertain the absence of Legionella spp. in spa water. However, a positive result involves the need to resort to conventional culture. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Data of this study highlighted the pros and cons of quantification of Legionella spp. in spa water with real-time PCR using a commercial quantitative PCR kit in a routine laboratory, when compared to conventional culture.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».