Diagnostic Algorithm Using a Sensitive Broth Culture Method for Detection of <i>Clostridium difficile</i> Toxin from Stool Samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The two-step glutamate dehydrogenase antigencytotoxicity neutralization assay algorithm has been found to be reliable for the diagnosis of toxigenic Clostridium difficile. However, the high sensitivity of the screening method is compromised by the relative low sensitivity of the second step, the direct cytotoxin neutralization assay (DCNA) using a fecal filtrate. The objective of the present study was to compare the DCNA with an indirect cytotoxin neutralization assay (ICNA). METHODS: For ICNA, the cytotoxin B of C difficile was obtained from a broth culture of the stools and neutralized according to a standard cytotoxin assay using MRC-5 fibroblast cells. RESULTS: A total of 923 stool specimens from adults were tested during a three-month period from June to August 2008. The prevalence of toxigenic C difficile was 13.5%. The sensitivity of the two-step algorithm was 88%. With the ICNA, 12% toxigenic C difficile were detected that were missed by DCNA. CONCLUSIONS: The use of broth for the ICNA is convenient, and results in increased sensitivity of detection of toxigenic C difficile. It can be implemented in routine diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».