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Enregistrement W4200421804 · doi:10.2196/33746

Multiplex Droplet Digital Polymerase Chain Reaction Assay for Rapid Molecular Detection of Pathogens in Patients With Sepsis: Protocol for an Assay Development Study

2021· article· en· W4200421804 sur OpenAlex
Samir Badran, Ming Chen, John Coia

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerase chain reactionDigital polymerase chain reactionProtocol (science)Multiplex polymerase chain reactionMultiplexSepsisComputational biologyMedicineBiologyMicrobiologyBioinformaticsImmunologyGeneGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood cultures are the cornerstone of diagnosis for detecting the presence of bacteria or fungi in the blood, with an average detection time of 48 hours and failure to detect a pathogen occurring in approximately 50% of patients with sepsis. Rapid diagnosis would facilitate earlier treatment and/or an earlier switch to narrow-spectrum antibiotics. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop and implement a multiplex droplet digital polymerase chain reaction (ddPCR) assay as a routine diagnostic tool in the detection and identification of pathogens from whole blood and/or blood culture after 3 hours of incubation. METHODS: The study consists of three phases: (1) design of primer-probe pairs for accurate and reliable quantification of the most common sepsis-causing microorganisms using a multiplex reaction, (2) determination of the analytical sensitivity and specificity of the multiplex ddPCR assay, and (3) a clinical study in patients with sepsis using the assay. The QX200 Droplet Digital PCR System will be used for the detection of the following species-specific genes in blood from patients with sepsis: coa (staphylocoagulase) in Staphylococcus aureus, cpsA (capsular polysaccharide) in Streptococcus pneumoniae, uidA (beta-D-glucuronidase) in Escherichia coli, oprL (peptidoglycan-associated lipoprotein) in Pseudomonas aeruginosa, and the highly conserved regions of the 16S rRNA gene for Gram-positive and Gram-negative bacteria. All data will be analyzed using QuantaSoft Analysis Pro Software. RESULTS: In phase 1, to determine the optimal annealing temperature for the designed primer-probe pairs, results from a gradient temperature experiment will be collected and the limit of detection (LOD) of the assay will be determined. In phase 2, results for the analytical sensitivity and specificity of the assay will be obtained after an optimization of the extraction and purification method in spiked blood. In phase 3, clinical sensitivity and specificity as compared to the standard blood culture technique will be determined using 301 clinical samples. CONCLUSIONS: Successful design of primer-probe pairs in the first phase and subsequent optimization and determination of the LOD will allow progression to phase 3 to compare the novel method with existing blood culture methods. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/33746.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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