Pooled Nucleic Acid Amplification Test for Screening of Stool Specimens for Shiga Toxin-Producing Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC)-associated enteric illness is attributed to O157 and non-O157 serotypes; however, traditional culture-based methods underdetect non-O157 STEC. Labor and cost of consumables are major barriers to implementation of the CDC recommendation to test all stools for both O157 and non-O157 serotypes. We evaluated the feasibility of a pooled nucleic acid amplification test (NAAT) as an approach for screening stool specimens for STEC. For retrospective evaluation, 300 stool specimens were used to create pools of 10 samples each. The sensitivity was 83% for the preenrichment pooling strategy and 100% for the postenrichment pooling strategy compared with those for individual NAAT results. The difference in cycle threshold ( C T ) between individual and pooled NAAT results for specimens was significantly lower and more consistent for postenrichment pooling ( stx 1 mean = 3.90, stx 2 mean = 4.28) than those for preenrichment pooling (excluding undetected specimens; stx 1 mean = 9.34, stx 2 mean = 8.96) ( P ≤ 0.0013). Cost of consumables and labor time savings of 48 to 81% and 6 to 66%, respectively, were estimated for the testing of 90 specimens by the postenrichment pooled NAAT strategy on the basis of an expected 1 to 2% positivity rate. A 30-day prospective head-to-head clinical trial involving 512 specimens confirmed the sensitivity and labor savings associated with the postenrichment pooled NAAT strategy. The postenrichment pooled NAAT strategy described here is suitable for efficient large-scale surveillance of all STEC serotypes. Comprehensive detection of STEC will result in accurate estimation of STEC burden and, consequently, appropriate public health interventions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».