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Enregistrement W1964058917 · doi:10.1139/w05-118

Assessment of real-time PCR for diagnosis of<i>Mycoplasma pneumoniae</i>pneumonia in pediatric patients

2006· article· en· W1964058917 sur OpenAlexvenueno aff
Miyuki Morozumi, Akira Ito, Somay Yamagata Murayama, Keiko Hasegawa, Reiko Kobayashi, Satoshi Iwata, Naohisa Kawamura, Haruo Kuroki, Eiichi Nakayama, Takeshi Tajima, Kimiko Ubukata

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycoplasma pneumoniaeMicrobiology16S ribosomal RNASerologyPneumoniaPrimer (cosmetics)BiologyVirologyTiterMycoplasma pneumoniaPolymerase chain reactionReal-time polymerase chain reactionMycoplasmaAntibodyMedicineBacteriaGeneImmunologyChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed a real-time PCR to detect Mycoplasma pneumoniae with a primer set designed for the 16S rRNA gene. Clinical samples (n=937) were collected from children with community-acquired pneumonia between April 2002 and March 2004 at 12 Japanese medical institutions. Sensitivity of real-time PCR was calculated as 10 colony-forming units per reaction tube using a pMP01 plasmid carrying a 225-bp target DNA fragment of the 16S rRNA gene in M. pneumoniae M129, a standard strain. Results, obtained within 2 h, were compared with those of conventional culture and serologic methods. Of all cases tested, 151 (16.4%) and 129 (13.8%) were positive for M. pneumoniae by real-time PCR and by culture, respectively. Among the 151 cases, almost all of those tested serologically by passive agglutination showed a rise in M. pneumoniae antibody titre between acute and convalescent sera. We conclude that this real-time PCR can identify M. pneumoniae rapidly and fulfills the need for rapid identification, high sensitivity, and high specificity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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