Use of MALDI-TOF for Diagnosis of Microbial Infections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although mass spectrometry is making its mark on all facets of clinical laboratory medicine, arguably no field is witnessing its impact more than clinical microbiology. The application of MALDI-TOF mass spectrometry (MALDI-TOF MS) to microbial identification is revolutionizing clinical microbiology by providing rapid identification with minimal sample preparation at a potential savings in costs. Across the globe, the degree of implementation of MALDI-TOF MS varies markedly. In Canada, Australia, and much of Europe, MALDI platforms are in routine use in clinical microbiology, whereas the US Food and Drug Administration has yet to provide clinical clearance. In this Q&A, 4 experts from across the globe with first-hand experience implementing MALDI-TOF MS in the microbiology laboratory provide insight into what this technology can and cannot provide, what it takes to bring it in house, and what direction it takes us in the future. The application of MALDI-TOF MS to the diagnosis of microbial infections has been touted as a revolution in clinical microbiology. However, no technology is without its pitfalls. Can you please describe what you feel are the greatest strengths and limitations of MALDI-TOF MS? Gilbert Greub: When it is used to identify bacterial strains and fungi, the main strengths of MALDI-TOF MS are the rapidity of the technique ( 95% accuracy at the species level. One of the most important limitations of this technique is its relatively low analytical sensitivity (about 105–106 bacteria/well). Thus, the accuracy of the identification is increased when the identification is done on a colony grown on agar or on a blood culture pellet, i.e., after a culture-based amplification step. Consequently, MALDI-TOF MS is not a tool currently suitable to detect …
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle