Clinical Impact of Metagenomic Next-Generation Sequencing of Plasma Cell-Free DNA for the Diagnosis of Infectious Diseases: A Multicenter Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) of plasma cell-free DNA has emerged as an attractive diagnostic modality allowing broad-range pathogen detection, noninvasive sampling, and earlier diagnosis. However, little is known about its real-world clinical impact as used in routine practice. METHODS: We performed a retrospective cohort study of all patients for whom plasma mNGS (Karius test) was performed for all indications at 5 United States institutions over 1.5 years. Comprehensive records review was performed, and standardized assessment of clinical impact of the mNGS based on the treating team's interpretation of Karius results and patient management was established. RESULTS: A total of 82 Karius tests were evaluated from 39 (47.6%) adults and 43 (52.4%) children and a total of 53 (64.6%) immunocompromised patients. Karius positivity rate was 50 of 82 (61.0%), with 25 (50.0%) showing 2 or more organisms (range, 2-8). The Karius test results led to positive impact in 6 (7.3%), negative impact in 3 (3.7%), and no impact in 71 (86.6%), and was indeterminate in 2 (2.4%). Cases with positive Karius result and clinical impact involved bacteria and/or fungi but not DNA viruses or parasites. In 10 patients who underwent 16 additional repeated tests, only 1 was associated with clinical impact. CONCLUSIONS: The real-world impact of the Karius test as currently used in routine clinical practice is limited. Further studies are needed to identify high-yield patient populations, define the complementary role of mNGS to conventional microbiological methods, and discern how best to integrate mNGS into current testing algorithms.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».