Comparison of phenotypic tests for detecting penicillin G resistance with presence of<i>blaZ</i>gene in<i>Staphylococcus aureus</i>isolated from bovine intramammary infections
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have described the relationship between genotypic and phenotypic methods for detecting penicillin resistance in Staphylococcus aureus isolated from bovine intramammary infection (IMI). Six phenotypic methods for penicillinase detection were compared with a genotypic method testing the presence of the β-lactamase gene blaZ in Staph. aureus (n = 150) isolated from bovine IMI. Highest sensitivities and specificities were observed for disk diffusion (DD) (93 and 97.4%), minimum inhibitory concentration (MIC) (90.3 and 97.4%), Cefinase™ (85.9 and 97.4%) and Diatabs™ (85.7 and 98.7%). The estimated cut-off points estimated in the present study can be considered close to the ones indicated by CLSI (2013). The molecular detection of blaZ gene is the only method that may indicate the real or potential capacity of producing β-lactamase in Staph. aureus. Considering that from a clinical standpoint a false negative result from a phenotypic test is the most unfavourable situation, a combination of standard DD with Diatabs™ or Cefinase™ should be performed by routine mastitis laboratories to minimise false negative results.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».