High Genetic Variability of Norovirus Leads to Diagnostic Test Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is important to understand the diagnostic accuracy of syndromic multiplex panels such as the Luminex xTAG® Gastrointestinal Pathogen Panel (GPP) as they are increasingly employed as routine diagnostic tests in laboratories worldwide. Recent evaluations in our laboratory identified lower detection rates of norovirus genogroup II (NoV GII) using the GPP as compared with our lab-developed RT-qPCR Gastroenteritis Virus Panel (GVP). This study is to characterize the NoV strains in samples with discordant NoV GII test results between GPP and GVP and determine the sensitivity of the two assays for specific NoV GII genotypes. Methods We genotyped all NoV GII strains with discordant test result in stool samples or rectal swabs collected prospectively from a cohort of children with acute gastroenteritis between December 2014 and July 2016. The sensitivity of GVP and GPP for NoV GII were compared by analyzing GVP threshold cycle (Ct) and using ten-fold serial dilutions of positive samples of various NoV GII genotypes. Results All discordant samples (11%; 63/607) tested positive for NoV GII by GVP but negative by GPP. Thirty-five percent (22/63) were successfully genotyped; 64% (14/22) of those were NoV GII genotype 2 (GII.2). The median Ct value of concordant positive was lower than those with discordant results (19.8 vs.. 33.7 respectively; P < 0.0001). GVP was 10-fold and at least 10,000-fold more sensitive than GPP in detecting NoV GII.3 and GII.2, respectively, but has similar sensitivity for NoV GII.4. The GII.2 variants with discordant test results differed genetically from the concordant GII.2 variants. Conclusion GPP has suboptimal sensitivity to detect NoV GII.2 and its use may lead to an underestimation of NoV disease burden with some cases not being detected. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,027 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».