Coherent fluctuation nephelometry in clinical microbiology
Notice bibliographique
Résumé
In this article data concerning coherent fluctuation nephelometry (CFN) use in clinical microbiology is presented. CFN-analyzer allows to solve two important problems – fast urine screening for bacteriuria within 2-4 hours and antibiotic susceptibility testing within 3-6 hours. Altogether more than 650 urine samples were tested, and the effectivity of CFN-analyzer for preliminary selection of samples for further analysis was shown. Method allows to detect negative samples, reducing the number of urine analyses by 70-80%. Simultaneous analysis of growth curves and concentration of microorganisms shows high sensitivity and specificity (95.2% и 96.9%). Also more than 250 antibiotic susceptibility tests were performed using CFN-analyzer to show its effectiveness for determination of resistant properties of both pure cultures and urine microflora without isolation of bacteria. The agreement with traditional methods was from 84% to 88%. The use of CFN-analyzer with express methods of identification of microorganisms (chromogenic nutrient broths or mass-spectrometry) allows to make full urine analysis within 1-2 days. In the future CFN-analyzer gives an opportunity to screen different human biological liquids, and finds an application for other microbiological tasks, including standardization and speeding-up in sanitary bacteriology.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».