Comparing the diagnostic accuracy of <scp>PCR</scp>‐reverse blot hybridization assay and conventional fungus study in superficial fungal infection of the skin: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In superficial fungal infections, prompt diagnosis and treatment are essential to prevent the spread of infection and minimise the impact on patients' quality of life. Traditional diagnostic methods, such as KOH smear and fungal culture, have limitations in terms of sensitivity and turnaround time. Recently, the PCR-reverse blot hybridization assay (PCR-REBA) has been developed for the direct detection of dermatophyte DNA. However, there is a lack of information assessing the diagnostic accuracy of PCR-REBA. OBJECTIVES: This systematic review aimed to evaluate the diagnostic accuracy of PCR-REBA in superficial fungal infections compared to conventional and molecular methods. METHODS: The comprehensive search containing Ovid MEDLINE and Embase databases was conducted on 7 August 2022. Two reviewers independently reviewed the included articles. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale tool. RESULTS: The included studies were conducted in Korea (five studies) and the Netherlands (two studies), all of which were conducted in a single institution. The quality assessment of these studies indicated low risk of bias. When compared to the potassium hydroxide (KOH) smear and fungus culture, the sensitivity of PCR-REBA ranged from 85% to 100%, and the positive predictive values ranged from 58.9% to 100%. When compared to the RT-PCR, the sensitivity of PCR-REBA ranged from 93.3% to 100%, and the positive and negative predictive values were 91.6%-99.6% and 81.0%-89.1%, respectively. CONCLUSIONS: The PCR-REBA shows promise as a valuable diagnostic tool for dermatophytosis, offering practical and cost-effective benefits.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».