Clinical Laboratory Response to a Mock Outbreak of Invasive Bacterial Infections: a Preparedness Study
Notice bibliographique
Résumé
Large hospital-based clinical laboratories must be prepared to rapidly investigate potential infectious disease outbreaks. To challenge the ability of our molecular diagnostics laboratory to use whole-genome sequencing in a potential outbreak scenario and identify impediments to these efforts, we studied 84 invasive serotype emm59 group A streptococcus (GAS) strains collected in the United States. We performed a rapid-response exercise to the mock outbreak scenario using whole-genome sequencing, genome-wide transcript analysis, and mouse virulence studies. The protocol changes installed in response to the lessons learned were tested in a second iteration. The initial investigation was completed in 9 days. Whole-genome sequencing showed that the invasive infections were caused by multiple subclones of epidemic emm59 GAS strains likely spread to the United States from Canada. The phylogenetic tree showed a strong temporal-spatial structure with diversity in mobile genetic element content, features that are useful for identifying closely related strains and possible transmission events. The genome data informed the epidemiology, identifying multiple patients who likely acquired the organisms through direct person-to-person transmission. Transcriptome analysis unexpectedly revealed significantly altered expression of genes encoding a two-component regulator and the hyaluronic acid capsule virulence factor. Mouse infection studies confirmed a high-virulence capacity of these emm59 organisms. Whole-genome sequencing, coupled with transcriptome analysis and animal virulence studies, can be rapidly performed in a clinical environment to effectively contribute to patient care decisions and public health maneuvers.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».