Biochemical Phenotypes to Discriminate Microbial Subpopulations and Improve Outbreak Detection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical microbiology laboratories worldwide constitute an invaluable resource for monitoring emerging threats and the spread of antimicrobial resistance. We studied the growing number of biochemical tests routinely performed on clinical isolates to explore their value as epidemiological markers. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Microbiology laboratory results from January 2009 through December 2011 from a 793-bed hospital stored in WHONET were examined. Variables included patient location, collection date, organism, and 47 biochemical and 17 antimicrobial susceptibility test results reported by Vitek 2. To identify biochemical tests that were particularly valuable (stable with repeat testing, but good variability across the species) or problematic (inconsistent results with repeat testing), three types of variance analyses were performed on isolates of K. pneumonia: descriptive analysis of discordant biochemical results in same-day isolates, an average within-patient variance index, and generalized linear mixed model variance component analysis. RESULTS: 4,200 isolates of K. pneumoniae were identified from 2,485 patients, 32% of whom had multiple isolates. The first two variance analyses highlighted SUCT, TyrA, GlyA, and GGT as "nuisance" biochemicals for which discordant within-patient test results impacted a high proportion of patient results, while dTAG had relatively good within-patient stability with good heterogeneity across the species. Variance component analyses confirmed the relative stability of dTAG, and identified additional biochemicals such as PHOS with a large between patient to within patient variance ratio. A reduced subset of biochemicals improved the robustness of strain definition for carbapenem-resistant K. pneumoniae. Surveillance analyses suggest that the reduced biochemical profile could improve the timeliness and specificity of outbreak detection algorithms. CONCLUSIONS: The statistical approaches explored can improve the robust recognition of microbial subpopulations with routinely available biochemical test results, of value in the timely detection of outbreak clones and evolutionarily important genetic events.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».