Comparing <i>Mycobacterium tuberculosis</i> transmission reconstruction models from whole genome sequence data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic epidemiology is routinely used worldwide to interrogate infectious disease dynamics. Multiple computational tools exist that reconstruct transmission networks by coupling genomic data with epidemiological models. Resulting inferences can improve our understanding of pathogen transmission dynamics, and yet the performance of these tools has not been evaluated for tuberculosis (TB), a disease process with complex epidemiology including variable latency and within-host heterogeneity. Here, we performed a systematic comparison of six publicly available transmission reconstruction models, evaluating their accuracy when predicting transmission events in simulated and real-world Mycobacterium tuberculosis outbreaks. We observed variability in the number of transmission links that were predicted with high probability ( P ≥ 0.5) and low accuracy of these predictions against known transmission in simulated outbreaks. We also found a low proportion of epidemiologically supported case–contact pairs were identified in our real-world TB clusters. The specificity of all models was high, and a relatively high proportion of the total transmission events predicted by some models were true links, notably with TransPhylo, Outbreaker2, and Phybreak. Our findings may inform the choice of tools in TB transmission analyses and underscore the need for caution when interpreting transmission networks produced using probabilistic approaches.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».