CPHLN recommendations for the laboratory detection of Shiga toxin-producing Escherichia coli (O157 and non‑O157)
Notice bibliographique
Résumé
O157:H7/NM (STEC O157) are the most commonly known STEC serotypes but it is now increasingly apparent that non-O157 STEC serotypes have been underreported in the past because they were not part of routine screening in many front-line laboratories. The Canadian Public Health Laboratory Network (CPHLN) has identified the need for improved detection and surveillance of non-O157 STEC and has developed the following recommendations to assist in the decision-making process for clinical and reference microbiology laboratories. These recommendations should be followed to the best of a laboratory's abilities based on the availability of technology and resources. The CPHLN recommends that when screening for the agents of bacterial gastroenteritis from a stool sample, front-line laboratories use either a chromogenic agar culture or a culture-independent diagnostic test (CIDT). CIDT options include nucleic acid amplification tests (NAATs) to detect Shiga toxin genes or enzyme immunoassays (EIAs) to detect Shiga toxins. If either CIDT method is positive for possible STEC, laboratories must have a mechanism to culture and isolate STEC in order to support both provincial and national surveillance as well as outbreak investigations and response. These CPHLN recommendations should result in improved detection of STEC in patients presenting with diarrhea, especially when due to the non-O157 serotypes. These measures should enhance the overall quality of healthcare and food safety, and provide better protection of the public via improved surveillance and outbreak detection and response.
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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 | 0,019 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,015 |
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 ».