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Enregistrement W2782375551 · doi:10.1186/s12879-017-2940-5

Molecular epidemiology of Neisseria gonorrhoeae strains circulating in Indonesia using multi-locus variable number tandem repeat analysis (MLVA) and Neisseria gonorrhoeae multi-antigen sequence typing (NG-MAST) techniques

2018· article· en· W2782375551 sur OpenAlexaff
I Putu Yuda Hananta, Alje P. van Dam, Maarten F. Schim van der Loeff, Mirjam Dierdorp, Carolien M. Wind, Hardyanto Soebono, Henry J.C. de Vries, Sylvia M. Bruisten

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple Loci VNTR AnalysisNeisseria gonorrhoeaeVariable number tandem repeatBiologyTypingMultilocus sequence typingTandem repeatVirologyMicrobiologyGeneticsGenotypeGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Control of gonorrhea in resource-limited countries, such as Indonesia, is mostly unsuccessful. Examining Neisseria gonorrhoeae (Ng) transmission networks using strain typing might help prioritizing public health interventions. METHODS: In 2014, urogenital Ng strains were isolated from clients of sexually transmitted infection clinics in three Indonesian cities. Strains were typed using Multiple-Locus Variable Number Tandem Repeat (VNTR) Analysis (MLVA) and Ng Multi-Antigen Sequence Typing (NG-MAST) at the Public Health Service, Amsterdam, the Netherlands, and compared to Dutch strains collected from 2012 to 2015. Minimum spanning trees (MSTs) were constructed using MLVA profiles incorporating demographics and NG-MAST genogroups. A cluster was defined as ≥5 strains differing in ≤1 VNTR locus. The concordance between MLVA and NG-MAST was examined with the adjusted Wallace coefficients (AW). RESULTS: We collected a total of 78 Indonesian strains from Yogyakarta (n = 44), Jakarta (n = 25), and Denpasar (n = 9). Seven MLVA clusters and 16 non-clustered strains were identified. No cluster was specific for any geographic area, risk group or age group. Combined with 119 contemporary Dutch strains, 8 MLVA clusters were identified, being four clusters of Indonesian strains, two of Dutch strains, and two of both Indonesian and Dutch strains. Indonesian strains (79.5%) were more often clustered compared to Dutch strains (24.3%). The most prevalent NG-MAST genogroups among Indonesian strains was G1407 (51.3%) and among Dutch strains was G2992 (19.3%). In Indonesian strains, the AW [95% confidence interval] for MLVA to NG-MAST was 0.07 [0.00-0.27] and for NG-MAST to MLVA was 0.03 [0.00-0.12]. CONCLUSION: Indonesian Ng strains are more often clustered than Dutch strains, but show no relation with geographical area, risk group, or age group, suggesting a more clonal Ng epidemic in Indonesia. Some similar Ng strains circulate in both Indonesia and the Netherlands.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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