Detecting Clostridioides (Clostridium) difficile using canine teams: What does the nose know?
Notice bibliographique
Résumé
Background: (CD) in the environment; however, the primary odour of interest on which the dogs alert is unclear. Aim: To evaluate the inter-rater reliability of two canine detection teams for their ability to discriminate between scent pads containing CD-toxin-positive and -negative odours and their ability to discriminate between clostridial strains. Methods: During a six-month period, two canine teams were tested weekly for their ability to detect CD-toxin-positive odours and discriminate between these and -negative odours. To further determine the canines' discrimination capability, scent pads impregnated with odours from reference isolates representing common CD toxin types (including toxin-negative CD isolates) or from clinical isolates representing other clostridial species were used. Results: A total of 264 samples were tested with an overall sensitivity of 94.7% (Team A) and 86.8% (Team B) and specificities of 96.9% and 98.7%, respectively. Inter-rater reliability was very good (Cohen's kappa 0.87). When challenged with toxin- and non-toxin-producing strains, the teams alerted on 96.3% of all CD isolate odours (including nontoxigenic strains) and 46.7% of closely related species. Conclusions: The canine teams exhibited strong inter-rater reliability on both clinical faecal specimens and reference CD isolates (both toxin and non-toxin producing) but were challenged to discriminate between CD and closely related clostridial species. These findings strongly support the development of scent detection programmes provided dogs and their handlers are properly trained and used in the right context.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».