A comparison of the Allplex™ bacterial and viral assays to conventional methods for detection of gastroenteritis agents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Molecular methods to detect diarrheal pathogens are increasingly being used in place of conventional methods. We compared a new multiplex real-time PCR assay for detection of both bacterial and viral gastroenteritis agents, the Allplex™ Gastrointestinal Panel Assays (AGPA), to conventional methods (stool culture for bacterial pathogens and electron microscopy (EM) for viral pathogens). RESULTS: Gastrointestinal viruses, in particular norovirus genogroup II viruses, were detected by the AGPA in a high number of specimens that were negative by EM. For bacterial pathogens, the AGPA was able to detect the organisms grown in culture with high sensitivity and additionally detected several types of E. coli, such as enteropathogenic E. coli (EPEC), enteroaggregative E. coli (EAEC), and non-O157 Shiga toxin-producing E. coli (STEC), that could not be detected with conventional culture methods. Overall, the AGPA had a > 2-fold higher detection rate than the conventional methods, with 24/135 (17.8%) samples positive by conventional methods and 60/135 (44.4%) by AGPA. Thus, diarrhea pathogen detection rates increased substantially with the use of the AGPA as compared to conventional methods.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».