Phage-Based Typing Scheme for <i>Salmonella enterica</i> Serovar Heidelberg, a Causative Agent of Food Poisonings in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella enterica serovar Heidelberg is perhaps the second most frequent Salmonella serovar isolated from humans and the most common isolated from animals in Canada. This pathogen has shown increasing resistance to antimicrobial agents and mimics the multidrug resistance observed in S. enterica serovar Typhimurium strain DT 104. However, unlike for serovar Typhimurium, a rapid and inexpensive subtyping method has not been available for large-scale surveillance efforts. We developed a phage typing scheme and subtyped 2,523 strains of serovar Heidelberg from outbreaks, sporadic infections, and environmental sources in Canada between January 1991 and December 2000. All strains were sensitive to one or more phages and could be subdivided into 49 phage types. A total of 196 isolates from 13 major outbreaks could be subtyped into six phage types, while 86 strains from family outbreaks were assigned to seven phage types. All strains were typeable, and epidemiologically related strains isolated from patients and implicated foods had identical phage types, antibiograms, and pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) patterns. Combining PFGE with phage typing increased the discriminatory power of the analysis beyond that of either method alone. We concluded that this phage typing scheme, in conjunction with PFGE, enhances subtyping of serovar Heidelberg strains. Furthermore, this phage typing scheme is a rapid, economical, stable, and reliable epidemiologic tool for tracing the origin of food-borne disease and for the surveillance of sporadic infections.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».