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Enregistrement W1998716311 · doi:10.1186/1471-2431-14-189

Direct Streptococcus pneumoniae real-time PCR serotyping from pediatric parapneumonic effusions

2014· article· en· W1998716311 sur OpenAlexaffabout
Robert Slinger, Lucie Hyde, Ioana Moldovan, Francis Chan, Jeffrey M. Pernica

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensMcMaster UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésSerotypeStreptococcus pneumoniaeMedicinePneumoniaMicrobiologyVirologyPneumococcal vaccinePolymerase chain reactionBiologyInternal medicineAntibioticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To determine the serotypes of Streptococcus pneumoniae responsible for pneumonia complicated by parapneumonic effusion in children, we performed real-time PCR based pneumococcal "serotyping" directly on parapneumonic fluid samples. METHODS: Specimens were collected at two children's hospitals in Ontario, Canada from 2009 to 2011. Samples in which S. pneumoniae was detected by PCR were tested with serotype-specific 5'exonuclease PCR assays for the 13 serotypes contained in the 13-serotype pneumococcal vaccine. RESULTS: Thirty-five S. pneumoniae PCR-positive pleural samples were studied. Pneumococcal serotyping PCR assays were positive for 34 of 35 (97%). Serotype 3 was detected most frequently, in 19/35 (54%), followed by serotype 19A in 9/35 (26%), serotype 7 F/A in 4/35 (11%), serotype 1 in 1/35 (3%), and serotype 6A also in 1/35 (3%). CONCLUSIONS: PCR testing demonstrated that the vast majority (97%) of S. pneumoniae parapneumonic effusions were caused by serotypes present in the 13-serotype vaccine that were not present in the original 7 serotype vaccine. This suggests that use of the 13-serotype vaccine could potentially prevent many S. pneumoniae pneumonias complicated by parapneumonic effusion in our region, provided serotype replacement does not occur.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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