The Impact of Multilocus Variable-Number Tandem-Repeat Analysis on PulseNet Canada <i>Escherichia coli</i> O157:H7 Laboratory Surveillance and Outbreak Support, 2008–2012
Notice bibliographique
Résumé
The lack of pattern diversity among pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) profiles for Escherichia coli O157:H7 in Canada does not consistently provide optimal discrimination, and therefore, differentiating temporally and/or geographically associated sporadic cases from potential outbreak cases can at times impede investigations. To address this limitation, DNA sequence-based methods such as multilocus variable-number tandem-repeat analysis (MLVA) have been explored. To assess the performance of MLVA as a supplemental method to PFGE from the Canadian perspective, a retrospective analysis of all E. coli O157:H7 isolated in Canada from January 2008 to December 2012 (inclusive) was conducted. A total of 2285 E. coli O157:H7 isolates and 63 clusters of cases (by PFGE) were selected for the study. Based on the qualitative analysis, the addition of MLVA improved the categorization of cases for 60% of clusters and no change was observed for ∼40% of clusters investigated. In such situations, MLVA serves to confirm PFGE results, but may not add further information per se. The findings of this study demonstrate that MLVA data, when used in combination with PFGE-based analyses, provide additional resolution to the detection of clusters lacking PFGE diversity as well as demonstrate good epidemiological concordance. In addition, MLVA is able to identify cluster-associated isolates with variant PFGE pattern combinations that may have been previously missed by PFGE alone. Optimal laboratory surveillance in Canada is achieved with the application of PFGE and MLVA in tandem for routine surveillance, cluster detection, and outbreak response.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».