Comparison between the two-step and the three-step algorithms for the detection of toxigenic Clostridium difficile
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate usefulness of applying either the two-step algorithm (Ag-EIAs and CCNA) or the three-step algorithm (all three assays) for better confirmation of toxigenic Clostridium difficile. The antigen enzyme immunoassays (Ag-EIAs) can accurately identify the glutamate dehydrogenase antigen of toxigenic and nontoxigenic Clostridium difficile. Therefore, it is used in combination with a toxin-detecting assay [cell line culture neutralization assay (CCNA), or the enzyme immunoassays for toxins A and B (TOX-A/BII EIA)] to provide specific evidence of Clostridium difficile-associated diarrhoea. MATERIALS AND METHODS: A total of 151 nonformed stool specimens were tested by Ag-EIAs, TOX-A/BII EIA, and CCNA. All tests were performed according to the manufacturer's instructions and the results of Ag-EIAs and TOX-A/BII EIA were read using a spectrophotometer at a wavelength of 450 nm. RESULTS: A total of 61 (40.7%), 38 (25.3%), and 52 (34.7%) specimens tested positive with Ag-EIA, TOX-A/BII EIA, and CCNA, respectively. Overall, the sensitivity, specificity, negative predictive value, and positive predictive value for Ag-EIA were 94%, 87%, 96.6%, and 80.3%, respectively. Whereas for TOX-A/BII EIA, the sensitivity, specificity, negative predictive value, and positive predictive value were 73.1%, 100%, 87.5%, and 100%, respectively. With the two-step algorithm, all 61 Ag-EIAs-positive cases required 2 days for confirmation. With the three-step algorithm, 37 (60.7%) cases were reported immediately, and the remaining 24 (39.3%) required further testing by CCNA. By applying the two-step algorithm, the workload and cost could be reduced by 28.2% compared with the three-step algorithm. CONCLUSIONS: The two-step algorithm is the most practical for accurately detecting toxigenic Clostridium difficile, but it is time-consuming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».