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Enregistrement W2134755460 · doi:10.1128/jcm.41.3.1010-1015.2003

Conventional Methods versus 16S Ribosomal DNA Sequencing for Identification of Nontuberculous Mycobacteria: Cost Analysis

2003· article· en· W2134755460 sur OpenAlexaffabout
Victoria Cook, Christine Y. Turenne, Joyce Wolfe, Ryan J. Pauls, Amin Kabani

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreHealth CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyNontuberculous mycobacteriaRibosomal DNA16S ribosomal RNAClinical microbiologyDNA sequencingIdentification (biology)Ribosomal RNAComputational biologyPolymerase chain reactionMicrobiologyDNAGeneticsMycobacteriumBacteriaGenePhylogeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The clinical profile of nontuberculous mycobacteria (NTM) has been raised by the human immunodeficiency virus and AIDS pandemic. Different laboratory techniques, often molecular based, are available to facilitate the rapid and accurate identification of NTM. The expense of these advanced techniques has been questioned. At the National Reference Center for Mycobacteriology and the Health Sciences Center, University of Manitoba, in Winnipeg, Canada, we performed a direct cost analysis of laboratory techniques for commercial DNA probe-negative (Gen-Probe, Inc., San Diego, Calif.), difficult-to-identify NTM. We compared the costs associated with conventional phenotypic methodology (biochemical testing, pigment production, growth, and colony characteristics) and genotypic methodology (16S ribosomal DNA [rDNA] sequence-based identification). We revealed a higher cost per sample with conventional methods, and this cost varied with organism characteristics: $80.93 for slowly growing, biochemically active NTM; $173.23 for slowly growing, biochemically inert NTM; and $129.40 for rapidly growing NTM. The cost per sample using 16S rDNA sequencing was $47.91 irrespective of organism characteristics, less than one-third of the expense associated with phenotypic identification of biochemically inert, slow growers. Starting with a pure culture, the turnaround time to species identification is 1 to 2 days for 16S rDNA sequencing compared to 2 to 6 weeks for biochemical testing. The accuracy of results comparing both methodologies is briefly discussed. 16S rDNA sequencing provides a cost-effective alternative in the identification of clinically relevant forms of probe-negative NTM. This concept is not only useful in mycobacteriology but also is highly applicable in other areas of clinical microbiology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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