Could the DiversiLab® semi-automated repetitive-sequence-based PCR be an acceptable technique for typing isolates of <i>Pseudomonas aeruginosa</i>? An answer from our experience and a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Recently the DiversiLab® (DL) system (bioMérieux) was developed as an automated platform that uses repetitive element polymerase chain reaction (rep-PCR) technology for standardized, reproducible DNA fingerprinting of bacteria. The purpose of this study was to evaluate the usefulness of DL rep-PCR for typing Pseudomonas aeruginosa isolates. The performance of DL rep-PCR was compared with that of pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) in a prospective multicenter study of patients with ventilator-associated pneumonia due to P. aeruginosa, conducted in 3 intensive care units over a 31-month period. In total, 203 P. aeruginosa isolates from 66 patients, from whom at least 2 consecutive respiratory samples each were collected more than 48 h apart, were typed using DL rep-PCR. Forty isolates (corresponding to 20 patients) were also typed using PFGE of SpeI-digested DNA. The typeability was 100% with DL rep-PCR and 95% with PFGE. The discriminatory power was close for DL rep-PCR and for PFGE (Simpson's diversity indices of 0.901 and 0.947, respectively). Insufficient agreement between DL rep-PCR and PFGE typing results was observed for the 40 selected isolates (adjusted Rand coefficient of 0.419), mostly due to isolates of the same DL rep-PCR type but of different PFGE types (adjusted Wallace coefficients of 0.306 for DL rep-PCR with PFGE, and of 0.667 for PFGE with DL rep-PCR). Considered together with published data, DL rep-PCR results should be interpreted with caution for the investigation of outbreaks caused by P. aeruginosa and evaluated in conjunction with epidemiological data.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».