Evaluation of LAMP for detection of Shigella from stool samples in children
Notice bibliographique
Résumé
Background. To assess the diagnostic accuracy of loop-mediated isothermal amplification (LAMP) for the detection of Shigella from stool samples from children. Methods. Consecutive stool samples from children aged <13 years old who presented with acute watery diarrhoea or dysentery to the Department of Paediatrics were collected and processed in the Department of Microbiology. All the stool samples were subjected to culture, conventional PCR and LAMP. Genomic sequencing was performed for samples that were positive by LAMP but negative by both culture and conventional PCR. The LAMP results were compared to those from culture and to a composite reference standard based on culture and conventional PCR. Results. Amongst the 374 stool samples tested, 291 samples were positive by LAMP and 213 were positive by the composite reference standard. The sensitivity of LAMP was 100 % (98.3–100 %) and its specificity was 51.6 % (43.6–59.5 %) with a disease prevalence of 57 %. The sensitivity and specificity of LAMP improved to 99.3 % (94.2–100) and 98.2 % (94.5–99.9), respectively, using latent class analysis, while assuming that genomic sequencing has perfect specificity. Discussion. The authors have standardized the LAMP procedure for direct application to clinical stool samples. LAMP is a sensitive and specific method for the diagnosis of Shigella from stool samples of children as compared to both culture and conventional PCR.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».