Acridine orange fluorescent microscopy is more sensitive than India ink light microscopy in the rapid detection of cryptococcosis among CrAg positive HIV patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India ink microscopy on cerebrospinal fluid is still utilized in resource limited settings for the diagnosis of cryptococcal meningitis despite its poor sensitivity. We hypothesized that staining fungal nucleic acids with fluorescent dyes instead of the capsule with India ink might improve sensitivity for the diagnosis of cryptococcal meningitis. METHODS: We enrolled 96 HIV-infected participants with cryptococcal meningitis who provided 194 CSF specimens at serial time points in Kampala, Uganda. Cryptococcosis was diagnosed by cerebrospinal fluid (CSF) cryptococcal antigen (CrAg) test and only positive samples were included. We stained CSF with India ink and acridine orange. We cultured the same samples on standard fungal media. We compared acridine orange to CrAg, India ink and CSF culture. RESULTS: Acridine orange was more sensitive (96%) than India ink (79%) with reference to CSF CrAg. Acridine orange and India ink had a statistically significant difference (P<0.001) with a 25% correlation for detection of Cryptococcus yeasts. India ink had more negative results (22%) than acridine orange (4%). The sensitivity for India ink increased (86%) while that of acridine orange did not change (97%) when compared to CSF culture. However, both India ink and acridine orange had poor predictive values with reference to culture. CONCLUSION: Acridine orange is a better alternative to India ink in the rapid detection of cryptococcosis among CrAg positive HIV patients.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».