<i>Clostridium difficile</i> Infections in Children: Impact of the Diagnostic Method on Infection Rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Polymerase chain reaction (PCR) assays based on the detection of the toxin B gene are replacing enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA)-based toxin production detection or cell cytotoxicity assay in most laboratories. OBJECTIVE To determine the proportion of pediatric patients diagnosed with Clostridium difficile infection by PCR who would have also been diagnosed by ELISA and to compare the clinical characteristics of PCR+/ELISA+ vs PCR+/ELISA- patients. METHODS Using the microbiology laboratory information system, stool samples positive for C. difficile by PCR between October 2010 and July 2014 were identified. Using frozen stool specimens, an ELISA for toxin A and B was performed. A retrospective medical chart review was conducted to obtain demographic and clinical data. Duplicate samples were excluded. RESULTS A total of 136 PCR-positive samples underwent ELISA testing: 54 (40%) were positive for toxin A or B. The mean (SD) age of the entire cohort was 8.5 (6.2) years. There was no difference in age, gender, clinical manifestation, previous medical problems, and management between patients positive or negative by ELISA. However, patients positive by ELISA were more likely to have had a recent exposure to antibiotics (67.9% vs 50%; crude odds ratio, 2.1 [95% CI, 1.03-4.28]). CONCLUSION In our pediatric population, 60% of patients with C. difficile diagnosed by PCR had no toxin detectable by ELISA. ELISA-negative patients were less likely to have received an antibiotic recently compared with ELISA-positive patients. These results highlight the need to standardize laboratory criteria for the diagnosis of C. difficile infections in children. Infect Control Hosp Epidemiol 2016;37:1087-1093.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».