Wound swab quality grading is dependent on Gram smear screening approach
Notice bibliographique
Résumé
Superficial skin swab collections are inherently low-quality and may be of little clinical value due to their poor sensitivity and specificity. Clinical microbiology laboratories can use Gram smears to screen and differentiate higher and lower quality specimens to direct the extent of potential pathogen work up, including antimicrobial susceptibility testing (AST). We compared the impact of two different smear grading approaches to our current reporting practices for superficial wound swab cultures. Two variations of the Q score methodology (low power under 10X (QS10) and high power under 100X (QS100) were compared to our existing oil immersion method (OM100) (100X). We further evaluated the QS100 method by scoring superficial swab smears previously screened by OM100 from cultures submitted between November 2018 and December 2019. No significant difference in the number of low-quality specimens (N = 50) was identified by QS10 or QS100 grading (N = 9; 18%; N = 8; 16% respectively). Among 968 additional QS100 screened smears, 67 (6.9%) low quality swabs were identified and 7.4% fewer organisms (76/1020 organisms) would require reporting with AST. Implementing the Q score for superficial wound swab cultures would provide minimal improvements in their clinical relevance, laboratory quality and efficiency in our laboratory due to the low number of poor-quality swabs received.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».