Application of respiratory metagenomics for COVID-19 patients on the intensive care unit to inform appropriate initial antimicrobial treatment and rapid detection of nosocomial transmission
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clinical metagenomics (CMg) is being evaluated for translation from a research tool into routine diagnostic service, but its potential to significantly improve management of acutely unwell patients has not been demonstrated. The SARS-CoV-2 pandemic provides impetus to determine that benefit given increased risk of secondary infection and nosocomial transmission by multi-drug resistant (MDR) pathogens linked with expansion of critical care capacity. Methods Prospective evaluation of CMg using nanopore sequencing was performed on 43 respiratory samples over 14 weeks from a cohort of 274 intubated patients across seven COVID-19 intensive care units. Results Bacteria or fungi were cultured from 200 (73%) patients, with a predominance of Klebsiella spp . (31%) and C. striatum (7%) amongst other common respiratory pathogens. An 8 hour CMg workflow was 93% sensitive and 81% specific for bacterial identification compared to culture, and reported presence or absence of β-lactam resistance genes carried by Enterobacterales that would modify initial guideline-recommended antibiotics in every case. CMg was also 100% concordant with quantitative PCR for detecting Aspergillus fumigatus (4 positive and 39 negative samples). Single nucleotide polymorphism (SNP)-typing using 24 hour sequence data identified an MDR- K. pneumoniae ST307 outbreak involving 4 patients and an MDR- C. striatum outbreak potentially involving 14 patients across three ICUs. Conclusion CMg testing for ICU patients provides same-day pathogen detection and antibiotic resistance prediction that significantly improves initial treatment of nosocomial pneumonia and rapidly detects unsuspected outbreaks of MDR-pathogens.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle