Comparison of Three Different Methods for Detection of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli in a Tertiary Pediatric Care Center
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) is a well-known cause of sporadic and epidemic food-borne gastroenteritis. A low infectious dose, approximately 10 microorganisms, is sufficient to cause disease that may lead to hemolytic-uremic syndrome. The objective of this study was to compare the performances of an in-house real-time PCR, a commercial enzyme immunoassay (EIA) (Premier EHEC; Meridian Bioscience), and culture on sorbitol MacConkey agar for the detection of STEC in a tertiary care pediatric hospital. Of 632 stool samples tested, 21 were positive for STEC. All were detected by PCR, 6 were detected by EIA, and only 5 O157 STEC isolates were identified by culture. Among the 15 specimens falsely negative by EIA, there were 9 Stx1, 2 Stx2, and 4 Stx1 and Stx2 STEC isolates. The latter group included 2 O157 STEC isolates that would have been missed if only EIA had been performed. To our knowledge, this is the first prospective study performed in a pediatric hospital which demonstrates the superiority of PCR over EIA for the detection of STEC. We conclude that PCR is specific and more sensitive than EIA. PCR should be considered for routine use in clinical settings where molecular detection facilities are available. Its lower limit of detection, equivalent to the infectious dose, is an obvious advantage for patient care and public health surveillance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».