Cytoskeletal Tropomyosin as a Biomarker in <i>Clostridium difficile</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current diagnostics of Clostridium difficile infection (CDI) heavily relies on detection of the disease-causing organism. The objective of this study was to investigate a cytoskeletal protein, tropomyosin (Tpm), as a CDI biomarker. Methods: Fecal Tpm was tested by monoclonal antibodies (mAbs) in a 12-month prospective study. Remnant diarrheal clinical specimens and relevant clinical data were collected. The CDI positive (CDI + , n = 230) and CDI negative (CDI - , n = 228) groups were composed of samples testing positive or negative by polymerase chain reaction (PCR) (Xpert ® C. difficile /Epi, Cepheid), respectively. The other enteric pathogen (OEP) group (n = 52) was composed of specimens tested for the presence of other enteric pathogens or parasites by routine testing methods. Extracted fecal Tpm was detected by Western blot and the results were correlated with CDI based on clinical and microbiology laboratory data. Results: A total of 510 stool specimens were tested. Tpm is not stable in stool, suggesting the utility of fresh specimens. In the CDI + group, specificity and sensitivity of Tpm detection in correlation with a CDI were 93.2% and 53.7%, respectively, when only “true CDI” and “not CDI” were analyzed (110 samples). For CDI + samples, 23% did not satisfy CDI clinical signs. Tpm positives in the CDI - group (8.3%) had inflammatory bowel diseases. Conclusion: Tpm has a potential role as a CDI biomarker in combination with C. difficile PCR and an appropriate clinical evaluation. However, non-muscle Tpm, as a biomarker for CDI, suffers from a low sensitivity in our study. Therefore further investigation using larger cohorts is needed. J Clin Med Res. 2019;11(2):98-105 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr3696
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».