Comparison of three phenotypic techniques for detection of methicillin resistance in Staphylococcus spp. reveals a species-dependent performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the usefulness of the cefoxitin screen in Vitek 2 Gram-positive panels for recognizing methicillin-resistant strains of staphylococci. METHODS: Seven hundred and ninety-nine non-duplicate isolates of Staphylococcus aureus and coagulase-negative strains were included in the study. Methicillin resistance was measured using PCR for the mecA gene, the CLSI cefoxitin disc diffusion method, the Vitek 2 cefoxitin screen and the Vitek 2 oxacillin susceptibility test. RESULTS: Compared with the molecular detection of methicillin resistance the overall sensitivities and specificities of the phenotypic tests for cefoxitin disc diffusion were 94.9% and 97.0%, for Vitek 2 cefoxitin screen were 94.6% and 93.5% and for Vitek 2 oxacillin susceptibility test were 93.8% and 77.9%. The cephamycin tests (cefoxitin disc diffusion and Vitek 2 screen) were not able to identify mecA-positive strains of Staphylococcus simulans. In addition, the performance of the Vitek 2 system was poor against Staphylococcus cohnii subspecies, Staphylococcus hominis hominis and Staphylococcus saprophyticus. CONCLUSIONS: Overall, the performance of the Vitek 2 system for differentiating mecA-positive staphylococci was comparable to PCR and the CLSI disc diffusion method; however, performance was species-dependent. Thus, before accepting the results produced by Vitek 2, species identification may be required.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».