Multiplex Polymerase Chain Reaction and Microcalorimetry in Synovial Fluid: Can Pathogen-based Detection Assays Improve the Diagnosis of Septic Arthritis?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To prospectively evaluate automated multiplex PCR and isothermal microcalorimetry tests for rapid and accurate diagnosis of septic arthritis. Methods. Patients with acute arthritis were prospectively included from October 2014 to September 2015. In synovial fluid (SF), leukocyte count and differential, culture, PCR, and microcalorimetry were determined. Septic arthritis was diagnosed by positive SF culture or (1) local clinical signs and symptoms, (2) increased SF leukocyte count, and (3) exclusion of noninfectious causes of inflammatory arthropathy. The performance of individual tests was compared with McNemar’s test. Results. Among 57 patients, 22 (39%) were diagnosed with septic arthritis. SF culture grew a pathogen in 10 patients (46%), PCR was positive in 5 (23%), and microcalorimetry in 10 (46%). Compared to SF culture, 49 concordant pairs were found for both methods (PCR and microcalorimetry; 86% agreement). In SF, PCR failed to detect Staphylococcus aureus (2 patients), Streptococcus pneumoniae (1 patient), Streptococcus dysgalactiae (1 patient), and Clostridium clostridioforme (1 patient). Microcalorimetry failed to detect S. dysgalactiae (1 patient), Streptococcus agalactiae (1 patient), and C. clostridioforme (1 patient). No statistical differences between the performance of SF culture, and PCR and microcalorimetry, respectively, were found. The processing time for PCR was 5 h and for microcalorimetry a median of 8.8 h (range, 2.3–64 h), whereas cultures required a median of 4.5 days (range, 3–14 days). Conclusion. Performance of SF PCR was inferior while microcalorimetry was similar to culture but provided results considerably faster. [Clinical trial registration number ( https://www.clinicaltrials.gov ): NCT02530229 ]
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle