Comprehensive Detection of Candidate Pathogens in the Lower Respiratory Tract of Pediatric Patients With Unexpected Cardiopulmonary Deterioration Using Next-Generation Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Next-generation sequencing has been applied to the investigation of microorganisms in several clinical settings. We investigated the infectious etiologies in respiratory specimens from pediatric patients with unexpected cardiopulmonary deterioration using next-generation sequencing. DESIGN: Retrospective, single-center, observational study. SETTING: Tertiary care, a children's hospital. SUBJECTS: The study enrolled a total of 16 pediatric patients with unexpected cardiopulmonary deterioration who were admitted to the PICU. Ten bronchoalveolar lavage fluid and six transtracheal aspirate samples were analyzed. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: RNA libraries were prepared from specimens and analyzed using next-generation sequencing. One or more bacterial/viral pathogens were detected in the bronchoalveolar lavage fluid or transtracheal aspirate specimens from 10 patients. Bacterial and viral coinfection was considered in four cases. Compared with the conventional culture and viral antigen test results, an additional six bacterial and four viral pathogens were identified by next-generation sequencing. Conversely, among 18 pathogens identified by the conventional methods, nine pathogens were detected by next-generation sequencing. Candidate pathogens (e.g., coxsackievirus A6 and Chlamydia trachomatis) were detected by next-generation sequencing in four of 10 patients in whom no causative pathogen had been identified by conventional methods. CONCLUSIONS: Our results suggest that viral and bacterial infections are common triggers in unexpected cardiopulmonary deterioration in pediatric patients. Next-generation sequencing has the potential to contribute to clarification of the etiology of pediatric critical illness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».