Advances in molecular diagnostic testing for central nervous system infections
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Central nervous system (CNS) infections present an ongoing diagnostic challenge for clinicians, with an aetiological agent remaining unidentified in the majority of cases even in high-income settings. This review summarizes developments in a range of diagnostic methods published in the past 18 months. RECENT FINDINGS: Several commercial assays exist for the detection of viral, bacterial and fungal pathogens using single multiplex PCR. Multicentre validation of the Biofire FilmArray panel illustrated high sensitivity for bacterial and fungal pathogens, but poor results for Cryptococcus species detection. The development of microarray cards for bacterial CNS pathogens shows promise but requires further validation. Few developments have been made in proteomics and transcriptomics, contrasted with significant increase in the use of metagenomic (or unbiased) sequencing. Novel viruses causing CNS infection have been described using this technique but contamination, cost, expertise and turnaround time requirements remain restrictive. Finally, the development of Gene Xpert and Ultra has revolutionized tuberculosis meningitis diagnostics with newly released recommendations for their use from the WHO. SUMMARY: Progress has been made in the clinical validation and international recommendation of PCR-based tests for CNS infections. Sequencing techniques present the most dynamic field, although significant ongoing challenges persist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».