Sensitivities and Specificities of Spoligotyping and Mycobacterial Interspersed Repetitive Unit-Variable-Number Tandem Repeat Typing Methods for Studying Molecular Epidemiology of Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
The development of PCR-based genotyping modalities (spoligotyping and mycobacterial interspersed repetitive unit-variable-number tandem repeat [MIRU-VNTR] typing) offers promise for real-time molecular epidemiological studies of tuberculosis (TB). However, the utility of these methods depends on their capacity to appropriately classify isolates. To determine the operating parameters of spoligotyping and MIRU-VNTR typing, we have compared results generated by these newer tests to the standard typing method, IS6110 restriction fragment length polymorphism, in analyses restricted to high-copy-number IS6110 isolates. Sensitivities of the newer tests were estimated as the percentages of isolates with identical IS6110 fingerprints that had identical spoligotypes and MIRU-VNTR types. The specificities of these tests were estimated as the percentages of isolates with unique IS6110 fingerprints that had unique spoligotypes and MIRU-VNTR types. The sensitivity of MIRU-VNTR typing was 52% (95% confidence interval [CI], 31 to 72%), and the sensitivity of spoligotyping was 83% (95% CI, 63 to 95%). The specificity of MIRU-VNTR typing was 56% (95% CI, 51 to 62%), and the specificity of spoligotyping was 40% (95% CI, 35 to 46%). The proportion of isolates estimated to be due to recent transmission was 4% by identical IS6110 patterns, 19% by near-identical IS6110 patterns, 33% by MIRU-VNTR typing, and 53% by spoligotyping. The low calculated specificities of spoligotyping and MIRU-VNTR typing led to misclassification of cases, inflated estimates of TB transmission, and low positive predictive values, suggesting that these techniques have unsuitable operating parameters for population-based molecular epidemiology studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».