Interlaboratory Variability of Caspofungin MICs for Candida spp. Using CLSI and EUCAST Methods: Should the Clinical Laboratory Be Testing This Agent?
Notice bibliographique
Résumé
Although Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI) clinical breakpoints (CBPs) are available for interpreting echinocandin MICs for Candida spp., epidemiologic cutoff values (ECVs) based on collective MIC data from multiple laboratories have not been defined. While collating CLSI caspofungin MICs for 145 to 11,550 Candida isolates from 17 laboratories (Brazil, Canada, Europe, Mexico, Peru, and the United States), we observed an extraordinary amount of modal variability (wide ranges) among laboratories as well as truncated and bimodal MIC distributions. The species-specific modes across different laboratories ranged from 0.016 to 0.5 μg/ml for C. albicans and C. tropicalis, 0.031 to 0.5 μg/ml for C. glabrata, and 0.063 to 1 μg/ml for C. krusei. Variability was also similar among MIC distributions for C. dubliniensis and C. lusitaniae. The exceptions were C. parapsilosis and C. guilliermondii MIC distributions, where most modes were within one 2-fold dilution of each other. These findings were consistent with available data from the European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST) (403 to 2,556 MICs) for C. albicans, C. glabrata, C. krusei, and C. tropicalis. Although many factors (caspofungin powder source, stock solution solvent, powder storage time length and temperature, and MIC determination testing parameters) were examined as a potential cause of such unprecedented variability, a single specific cause was not identified. Therefore, it seems highly likely that the use of the CLSI species-specific caspofungin CBPs could lead to reporting an excessive number of wild-type (WT) isolates (e.g., C. glabrata and C. krusei) as either non-WT or resistant isolates. Until this problem is resolved, routine testing or reporting of CLSI caspofungin MICs for Candida is not recommended; micafungin or anidulafungin data could be used instead.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».