Detection and Species Identification of <i>Leishmania</i> DNA from Filter Paper Lesion Impressions for Patients with American Cutaneous Leishmaniasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional detection of Leishmania from ulcers involves collection of invasive specimens that cause discomfort, require technical expertise, and carry risks of invasive procedures. We compared traditional diagnostic methods with a molecular noninvasive filter paper-based method for the diagnosis of cutaneous leishmaniasis. METHODS: Consecutive patients presenting to the Leishmania Clinic at Hospital Nacional Cayetano Heredia were enrolled. Polymerase chain reaction (PCR) was performed on lesion scrapings, aspirates, and filter paper impressions. The reference standard was any 2 of 5 tests positive: smear, aspirate culture, invasive-specimen PCR (scrapings and aspirates), filter paper PCR, and leishmanin skin test. Outcome measures were sensitivity and specificity. Leishmania speciation was performed by PCR-restriction fragment length polymorphism (RFLP) of positive specimens. RESULTS: Forty-five patients with 66 lesions were enrolled. Of 52 lesions diagnosed as cutaneous leishmaniasis, 50 were positive by PCR of invasive specimens versus 48 by PCR of filter papers (P=.930). Sensitivity and specificity of PCR on invasively obtained specimens were 94.2% (95% confidence interval [CI], 87.9%-100%) and 92.9% (95% CI, 79.4%-100%). Sensitivity and specificity of filter paper PCR were 92.3% (95% CI, 85.1%-99.5%) and 100%. Culture, smear, and leishmanin skin test all had inferior sensitivities, compared with PCR of invasive or noninvasive specimens (P<.001). Of 50 specimens positive by PCR, 19 had sufficient DNA for PCR-RFLP analysis. CONCLUSIONS: Filter paper PCR constitutes a sensitive and specific alternative to traditional diagnostic assays. This novel, rapid, well-tolerated method has the potential for widespread use in the field and in pediatric populations where traditional specimen collection is most difficult to perform, and can potentially be used for rapid species identification.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».