False Negative Results in Clostridium difficile Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate diagnosis of Clostridium difficile infection (CDI) is paramount for patient management. The wrong diagnosis places patients at risk, delays treatment, and/ or contributes to transmission of infection in the healthcare setting. Although amplification of the toxin B gene by polymerase chain reaction (PCR) is a sensitive method for detecting toxigenic C. difficile, false negative results still occur and could impact the diagnosis and treatment of this infection. METHODS: This study investigated 48 patients that tested negative for toxigenic C. difficile via GeneXpert C. difficile epi test, while simultaneously testing positive for toxigenic C. difficile via stool culture. Fifty discrepant samples were collected over a 15-month period and all C. difficile isolates were characterized by ribotype. Patient charts were reviewed to assess whether discrepant results impacted the treatment course or clinical outcome of affected patients. RESULTS: Fifty samples of a total of 2308 samples tested in an acute healthcare facility over a 15-month period had negative PCR and positive stool culture for toxigenic C. difficile. C. difficile isolated from the discrepant samples resulted in diverse ribotyping patterns suggesting they were derived from different strains. The samples belonged to patients who were distributed evenly between age groups and wards in the hospital. In the majority of cases, the false negative C. difficile test results did not seem to impact the clinical outcome in these patients. CONCLUSIONS: The PCR limit of detection may impact the results of molecular methods for C. difficile detection. Both clinical and analytical sensitivity of C. difficile tests should be considered when deciding which diagnostic assay to use, and clinical correlates should be examined carefully before excluding CDI as a cause of disease.
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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 | 0,000 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».