Laboratory Detection of Enterobacteriaceae That Produce Carbapenemases
Notice bibliographique
Résumé
A study was designed to evaluate the modified Hodge test (MHT), Mastdiscs ID inhibitor combination disks (MDI), Rosco Diagnostica Neo-Sensitabs (RDS), metallo-β-lactamase (MBL) Etest, and in-house multiplex PCR for the detection of well-characterized carbapenemase-producing Enterobacteriaceae. One hundred forty-two nonrepeat clinical isolates of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae (including Klebsiella spp., Escherichia coli, Citrobacter freundii, and Enterobacter spp.) obtained from the SMART worldwide surveillance program during 2008 to 2009 were included. These included 49 KPC-, 27 NDM-, 19 VIM-, 14 OXA-48-like enzyme-, and 5 IMP-producing isolates and 28 carbapenem-resistant, carbapenemase-negative isolates. The manufacturer's instructions were followed for MDI, RDS, and MBL Etest and CLSI guidelines for MHT. A multiplex PCR was designed to detect KPC, NDM, VIM, IMP, and OXA-48-like carbapenemases. Overall, the sensitivity and specificity were 78% and 93% for MDI, 80% and 93% for RDS, 58% and 93% for MHT, and 55% and 100% for MBL Etest, respectively. The PCR had 100% sensitivity and specificity. MDI and RDS performed well for the detection of KPCs and NDMs but poorly for VIMs, IMPs, and OXA-48-like enzymes. MHT performed well for KPCs and OXA-48-like enzymes but poorly for NDMs, VIMs, and IMPs. MDI and RDS were easy to perform and interpret but lacked sensitivity for OXA-48-like enzymes, VIMs, and IMPs. MHT and MBL Etest were often difficult to interpret. We recommend using molecular tests for the optimal detection of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».