Direct molecular detection of amoxicillin-susceptible <i>E. coli</i> in urine samples from children with suspected urinary tract infection: A potential tool to improve antibiotic stewardship and patient care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rapid detection of amoxicillin-susceptible Escherichia coli (ASEC) urinary tract infections (UTIs) could have a significant impact on patient care and improve antibiotic stewardship. This is especially true for infants and children, for whom antibiotic choices are more limited than for adults. Methods: A real-time polymerase chain reaction (PCR) uniplex panel for detection of ASEC using PCR assays for E. coli and five resistance genes ( blaTEM, blaSHV, blaOXA, blaCTX-M, and blaCMY) and an internal control was designed. PCR was then performed directly on pediatric urine samples using an inhibitor-resistant DNA polymerase. The main outcome measure was the performance of the PCR panel (sensitivity, specificity, positive predictive value [PPV], negative predictive value [NPV], accuracy) for the detection of ASEC. ASEC samples were defined as those that were E. coli PCR positive and PCR negative for all five resistance genes. PCR results were compared with the reference standard for culture and susceptibility testing. Results: Two hundred and six urine samples with pyuria (>10 white blood cells/high power field) were tested with the PCR panel. Two samples showed PCR inhibition (1%). For ASEC detection, the PCR panel showed a sensitivity of 91.53% (95% CI 81.32% to 97.19%), specificity of 98.21% (95% CI 90.45% to 99.95%), PPV of 98.18% (95% CI 88.54% to 99.74%), NPV of 91.67% (95% CI 82.61% to 96.22%), and accuracy of 94.78% (95% CI 88.99% to 98.06%). Conclusions: This PCR method could potentially enable amoxicillin or ampicillin to be used in a greater proportion of children with E. coli UTIs, improving antibiotic stewardship.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».