Understanding Bacterial Isolates in Blood Culture and Approaches Used to Define Bacteria as Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interpretation of blood culture isolates is challenging due to a lack of standard methodologies for identifying contaminants. This problem becomes more complex when the specimens are from sick young infants, as a wide range of bacteria can cause illness among this group. METHODS: We used 43 key words to find articles published between 1970 and 2011 on blood culture isolates and possible contaminants in the PubMed database. Experts were also consulted to obtain other relevant articles. Selection of articles followed systematic methods considering opinions from more than 1 reviewer. RESULTS: After reviewing the titles of 3869 articles extracted from the database, we found 307 relevant to our objective. Based on the abstracts, 42 articles were selected for the literature review. In addition, we included 7 more articles based on cross-references and expert advice. The most common methods for differentiating blood culture isolates were multiple blood cultures from the same subject, antibiograms and molecular testing. Streptococcus pneumoniae, Hemophilus influenzae, Neisseria meningitidis and group A and B streptococcus were always considered as pathogens, whereas Bacillus sp., Diphtheroids, Propionibacterium and Micrococcus were commonly regarded as contaminants. Coagulase-negative staphylococci were the most frequent isolates and usually reported as contaminants unless the patient had a specific condition, such as long-term hospitalization or use of invasive devices (catheters). CONCLUSIONS: Inaccurate interpretation of blood culture may falsely guide treatment and also has long-term policy implications. The combination of clinical and microbiological knowledge, patient's clinical history and laboratory findings are essential for appropriate interpretation of blood culture.
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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 | 0,019 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».