Notice bibliographique
Résumé
Different Candida species have distinct susceptibility patterns.Thus, to overcome the high mortality associated with candidemia, rapid species identification is crucial to guide antifungal therapy before susceptibility testing results are available.Blood culture (BC) still is the diagnostic gold standard for the detection of candidemia, even though its sensitivity is low, and the time to positivity often exceeds 48 hours.Recently, a method utilizing T2 magnetic resonance (T2MR) for the detection of pathogens in whole blood was developed.The aim of our study is to evaluate the T2MR system (T2 Biosystems) for the detection of candidemia in comparison with BC and the SeptiFast (Roche) -a well established molecular test.In addition, serum levels of B-D-Glucan and mannan are quantified to allow interpretation of discordant results.So far, sample sets from 51 different blood draws (31 patients with suspected candidemia) were analyzed.In thirty sets, all three tests gave negative results.An invalid T2MR result and negative SeptiFast and blood culture were noted in one case.Bacterial pathogens were detected by blood culture and/or SeptiFast in nine episodes.In two cases, Candida was detected by all tests.In six sets, blood cultures remained negative, but Candida was detected by both molecular tests.In two sets, only T2MR gave a positive result, while T2MR remained negative in one sample even though Candida was detected by SeptiFast.This preliminary dataset shows that molecular tests are valuable add-ons to BC; due to the low number samples positive for Candida, further conclusions are not yet possible.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,872 | 0,708 |
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 ».