Rapid Identification of Bacteria from Positive Blood Cultures by Fluorescence-Based PCR–Single-Strand Conformation Polymorphism Analysis of the 16S rRNA Gene
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Bacteremia continues to result in significant morbidity and mortality, particularly in patients who are immunocompromised. Currently, patients with suspected bacteremia are empirically administered broad-spectrum antibiotics, as definitive diagnosis relies upon the use of blood cultures, which impose significant delays in and limitations to pathogen identification. To address the limitations of growth-based identification, the sequence variability of the 16S rRNA gene of bacteria was targeted for rapid identification of bacterial pathogens isolated directly from blood cultures using a fluorescence-based PCR-single-strand conformation polymorphism (SSCP) protocol. Species-specific SSCP patterns were determined for 25 of the most common bacterial species isolated from blood cultures; these isolates subsequently served as a reference collection for bacterial identification for new cases of bacteremia. A total of 272 blood-culture-positive patient specimens containing bacteria were tested. A previously determined SSCP pattern was observed for 251 (92%) specimens, with 21 (8%) specimens demonstrating SSCP patterns distinct from those in the reference collection. Time to identification from blood culture positivity ranged from 1 to 8 days with biochemical testing, whereas identification by fluorescence-based capillary electrophoresis was obtained as early as 7 h at a calculated cost of $10 (U.S. currency) per specimen when tested in batches of 10. Limitations encountered included the inability to consistently detect mixed cultures as well as some species demonstrating identical SSCP patterns. This method can be applied directly to blood cultures or whole-blood specimens, where early pathogen identification would result in a timely diagnosis with possible implications for patient management costs and the mortality and morbidity of infections.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle