Multiplex Polymerase Chain Reaction and Microcalorimetry in Synovial Fluid: Can Pathogen-based Detection Assays Improve the Diagnosis of Septic Arthritis?
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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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».