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Enregistrement W1707908569 · doi:10.1155/2012/312607

Culture‐Negative Endocarditis Diagnosed Using 16S DNA Polymerase Chain Reaction

2012· article· en· W1707908569 sur OpenAlexaff
Stephen A. Duffett, Bayan Missaghi, Peter Daley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerase chain reactionEndocarditisMicrobiologyStreptococcus salivariusBiologyDNAHeart valveBacteriaPathologyStreptococcusMedicineGeneInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

16S DNA polymerase chain reaction (PCR) is a molecular amplification technique that can be used to identify bacterial pathogens in culture-negative endocarditis. Bacterial DNA can be isolated from surgically excised valve tissue or from blood collected in EDTA vials. Use of this technique is particularly helpful in identifying the bacterial pathogen in cases of culture-negative endocarditis. A case involving a 48-year-old man who presented with severe aortic regurgitation and a four-month prodrome of low-grade fever is reported. Blood and valve tissue cultures following valve replacement were negative. A valve tissue sample was sent for investigation with 16S DNA PCR, which successfully identified Streptococcus salivarius and was interpreted as the true diagnosis. A review of the literature suggests that 16S DNA PCR from valve tissue is a more sensitive diagnostic test than culture. It is also extremely specific, based on a sequence match of at least 500 base pairs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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