Comparison of qPCR versus culture for the detection and quantification of Clostridium difficile environmental contamination
Notice bibliographique
Résumé
Contaminated surfaces serve as an important reservoir for Clostridium difficile transmission. Current strategies to detect environmental contamination of C. difficile rely heavily on culture, and often only indicate presence versus absence of spores. The goal of this study was to compare quantitative PCR (qPCR) to culture for the detection and quantification of C. difficile from inert surfaces. First, we compared the limit of detection (LOD) of a 16S rRNA gene and toxin B gene qPCR assay for detection of C. difficile in solution. Second, we compared the LODs of 16S rRNA gene qPCR versus culture for detection of C. difficile from surfaces. Solution experiments were performed by direct seeding of spores into neutralizing broth, whereas surface experiments involved seeding of spores onto plastic test surfaces, and recovery using sponge swabs. Both experiments were conducted using spores expressing short (NAP1) and long (NAP4) hair lengths. Combining data from both strains, the overall LOD for C. difficile cells in solution was 1.4 cells for 16S rRNA gene and 23.6 cells for toxin B gene qPCR (p<0.001). The overall LOD for C. difficile cells from surfaces was 17.1 cells for 16S rRNA gene qPCR and 54.5 cells for culture (p = 0.05), and was not statistically different between strains for each method (p = 0.52). Overall, the proportion of C. difficile cells recovered from surfaces was good when detected by 16S rRNA gene qPCR and culture (qPCR: 76%, culture: 67%, p = 0.36), but, 16S rRNA gene qPCR was capable of detecting lower levels of surface contamination. Future work attempting to measure the presence of C. difficile on environmental surfaces should consider using qPCR.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».