Assessment of real-time PCR cycle threshold values in <i>Microsporum canis</i> culture-positive and culture-negative cats in an animal shelter: a field study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Real-time PCR provides quantitative information, recorded as the cycle threshold (Ct) value, about the number of organisms detected in a diagnostic sample. The Ct value correlates with the number of copies of the target organism in an inversely proportional and exponential relationship. The aim of the study was to determine whether Ct values could be used to distinguish between culture-positive and culture-negative samples. Methods This was a retrospective analysis of Ct values from dermatophyte PCR results in cats with suspicious skin lesions or suspected exposure to dermatophytosis. Results One hundred and thirty-two samples were included. Using culture as the gold standard, 28 were true positives, 12 were false positives and 92 were true negatives. The area under the curve for the pretreatment time point was 96.8% (95% confidence interval [CI] 94.2-99.5) compared with 74.3% (95% CI 52.6-96.0) for pooled data during treatment. Before treatment, a Ct cut-off of <35.7 (approximate DNA count 300) provided a sensitivity of 92.3% and specificity of 95.2%. There was no reliable cut-off Ct value between culture-positive and culture-negative samples during treatment. Ct values prior to treatment differed significantly between the true-positive and false-positive groups ( P = 0.0056). There was a significant difference between the pretreatment and first and second negative culture time points ( P = 0.0002 and P <0.0001, respectively). However, there was substantial overlap between Ct values for true positives and true negatives, and for pre- and intra-treatment time points. Conclusions and relevance Ct values had limited usefulness for distinguishing between culture-positive and culture-negative cases when field study samples were analyzed. In addition, Ct values were less reliable than fungal culture for determining mycological cure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».