A Metagenomics – Based Diagnostic Approach for Central Nervous System Infections in Hospital Acute Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The etiology of central nervous system (CNS) infections such as meningitis and encephalitis remains unknown in a large proportion of cases partly because the diversity of pathogens that may cause CNS infections greatly outnumber available test methods. Here we present a metagenomic next generation sequencing (mNGS) based approach for broad-range detection of pathogens associated with CNS infections, which is suitable for application in the acute care hospital setting. Using an Illumina MiSeq benchtop sequencer and the IDseq pipeline for identifying pathogens in metagenomic sequence data, we show that the analytical sensitivity of mNGS to detect pathogens is comparable to that of PCR in simulated cerebrospinal fluid (CSF) specimens. We then applied this method for pathogen detection in 74 CSF specimens from patients with suspected CNS infections that were previously tested by culture and/or PCR. Diagnostic accuracy, sensitivity and specificity of mNGS approach with reference to conventional methods were all 95%. Furthermore, confirmatory testing on specimens that gave discrepant results were mostly in favor of the mNGS assay. The clinical application of mNGS holds promise to benefit patients with CNS infections of unknown etiology.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».