Defining criteria to interpret multilocus variable-number tandem repeat analysis to aid Clostridium difficile outbreak investigation
Notice bibliographique
Résumé
PFGE is currently the North American standard for surveillance for Clostridium difficile but lacks discriminatory power to aid outbreak investigation. A further limitation to PFGE is the high baseline rate of the epidemic North American pulsotype (NAP) 1 strain in hospitals. Multilocus variable-number tandem repeat analysis (MLVA) appears to have superior discriminatory power but criteria to define clonality have not been set. We conducted surveillance for toxin-positive C. difficile infection (CDI) at a single academic health sciences centre between September 2009 and April 2010. Seventy-four patient specimens resulting in 86 discrete CDI episodes were subjected to PFGE and MLVA. Results were analysed using Bionumerics software to generate phylogenetic trees and coupled to patient demographic data. Amongst the NAP1 strains, two distinct clusters were identified by MLVA using 90 % similarity as a cut-off by Manhattan distance-based clustering, four clusters using 95 % and seven clusters using 97 %. Population analysis conducted on multiple colonies (n = 25) demonstrated that 1-3 % difference in MLVA types was typical for a single individual. Typing was also conducted in the context of institutional outbreaks (n = 42, three outbreaks) in order to determine clusters within the NAP1 strain. By combining longitudinal surveillance with epidemiological information, single specimen population analysis and typing in the context of institutional outbreaks, we conclude that the use of the Manhattan distance-based clustering with a cut-off of 95-97 % is capable of distinguishing outbreak clones from sporadic isolates.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».