Latent Class Analysis for the Diagnosis of <i>Clostridioides difficile</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clostridioides difficile infection (CDI) is an opportunistic disease that lacks a gold-standard test. Nucleic acid amplification tests such as real-time polymerase chain reaction (PCR) demonstrate an excellent limit of detection (LOD), whereas antigenic methods are able to detect protein toxin. Latent class analysis (LCA) provides an unbiased statistical approach to resolving true disease. METHODS: A cross-sectional study was conducted in patients with suspected CDI (N = 96). Four commercial real-time PCR tests, toxin antigen detection by enzyme immunoassay (EIA), toxigenic culture, and fecal calprotectin were performed. CDI clinical diagnosis was determined by consensus majority of 3 experts. LCA was performed using laboratory and clinical variables independent of any gold standard. RESULTS: Six LCA models were generated to determine CDI probability using 4 variables including toxin EIA, toxigenic culture, clinical diagnosis, and fecal calprotectin levels. Three defined zones as a function of real-time PCR cycle threshold (Ct) were identified using LCA: CDI likely (>90% probability), CDI equivocal (<90% and >10%), CDI unlikely (<10%). A single model comprising toxigenic culture, clinical diagnosis, and toxin EIA showed the best fitness. The following Ct cutoffs for 4 commercial test platforms were obtained using this model to delineate 3 CDI probability zones: GeneXpert®: 24.00, 33.61; Simplexa®: 28.97, 36.85; Elite MGB®: 30.18, 37.43; and BD Max™: 27.60, 34.26. CONCLUSIONS: The clinical implication of applying LCA to CDI is to report Ct values assigned to probability zones based on the commercial real-time PCR platform. A broad range of equivocation suggests clinical judgment is essential to the confirmation of CDI.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».