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Enregistrement W2180378587 · doi:10.1371/journal.pmed.1001903

The PneuCarriage Project: A Multi-Centre Comparative Study to Identify the Best Serotyping Methods for Examining Pneumococcal Carriage in Vaccine Evaluation Studies

2015· article· en· W2180378587 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Satzke, Eileen M. Dunne, Barbara D. Porter, Keith P. Klugman, E. Kim Mulholland

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMarie Bashir Institute, University of SydneyStatens Serum InstitutFoundation for the National Institutes of HealthFaculty of Tropical Medicine, Mahidol UniversitySt. George's, University of LondonMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthNankai UniversityPublic Health EnglandUniversity of OxfordUniversity of BernEmory UniversityWellcome TrustUniversity College LondonJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthFondation MérieuxCity University of Hong KongInselspital, Universitätsspital BernInstitute of Infection and ImmunityHarvard School of Dental MedicineUniversità degli Studi di FirenzeMahidol UniversityJohns Hopkins UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSerotypeCarriageMedicineStreptococcus pneumoniaeVirologyMicrobiologyBiologyPathologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pneumococcus is a diverse pathogen whose primary niche is the nasopharynx. Over 90 different serotypes exist, and nasopharyngeal carriage of multiple serotypes is common. Understanding pneumococcal carriage is essential for evaluating the impact of pneumococcal vaccines. Traditional serotyping methods are cumbersome and insufficient for detecting multiple serotype carriage, and there are few data comparing the new methods that have been developed over the past decade. We established the PneuCarriage project, a large, international multi-centre study dedicated to the identification of the best pneumococcal serotyping methods for carriage studies. METHODS AND FINDINGS: Reference sample sets were distributed to 15 research groups for blinded testing. Twenty pneumococcal serotyping methods were used to test 81 laboratory-prepared (spiked) samples. The five top-performing methods were used to test 260 nasopharyngeal (field) samples collected from children in six high-burden countries. Sensitivity and positive predictive value (PPV) were determined for the test methods and the reference method (traditional serotyping of >100 colonies from each sample). For the alternate serotyping methods, the overall sensitivity ranged from 1% to 99% (reference method 98%), and PPV from 8% to 100% (reference method 100%), when testing the spiked samples. Fifteen methods had ≥70% sensitivity to detect the dominant (major) serotype, whilst only eight methods had ≥70% sensitivity to detect minor serotypes. For the field samples, the overall sensitivity ranged from 74.2% to 95.8% (reference method 93.8%), and PPV from 82.2% to 96.4% (reference method 99.6%). The microarray had the highest sensitivity (95.8%) and high PPV (93.7%). The major limitation of this study is that not all of the available alternative serotyping methods were included. CONCLUSIONS: Most methods were able to detect the dominant serotype in a sample, but many performed poorly in detecting the minor serotype populations. Microarray with a culture amplification step was the top-performing method. Results from this comprehensive evaluation will inform future vaccine evaluation and impact studies, particularly in low-income settings, where pneumococcal disease burden remains high.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,522
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,050 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations125
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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