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. We developed a metagenomic next generation sequencing (mNGS)-based approach for broad-range detection of pathogens associated with CNS infections suitable for application in the acute care hospital setting. The analytical sensitivity of mNGS performed on an Illumina MiSeq was assessed using simulated cerebrospinal fluid (CSF) specimens (n = 9). mNGS data were then used as a training dataset to optimize a bioinformatics workflow based on the IDseq pipeline. For clinical validation, residual CSF specimens (n = 74) from patients with suspected CNS infections previously tested by culture and/or PCR, were analyzed by mNGS. In simulated specimens, the NGS reads aligned to pathogen genomes in IDseq were correlated to qPCR C T values for the respective pathogens (R = 0.96; p < 0.0001), and the results were highly specific for the spiked pathogens. In clinical samples, the diagnostic accuracy, sensitivity and specificity of the mNGS with reference to conventional methods were 100%, 95% and 96%, respectively. 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».