Challenging the gold standard: the limitations of molecular assays for detection of<i>Mycobacterium tuberculosis</i>heteroresistance
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Heteroresistant infections are defined as infections in which a mixture of drug-resistant and drug-susceptible populations are present. In Mycobacterium tuberculosis ( M. tb ), heteroresistance poses a challenge in diagnosis and has been linked with poor treatment outcomes. We compared the analytical sensitivity of molecular methods, such as GeneXpert and whole genome sequencing (WGS) in detecting heteroresistance when compared with the ‘gold standard’ phenotypic assay: the agar proportion method (APM). Methods Using two rounds of proficiency surveys with defined monoresistant BCG strains and mixtures of susceptible/resistant M. tb , we determined the limit of detection (LOD) of known resistance associated mutations. Results The LOD for rifampin-R (RIF-R) detection was 1% using APM, 60% using GeneXpert MTB/RIF, 10% using GeneXpert MTB/RIF Ultra and 10% using WGS. While WGS could detect mutations beyond those associated with RIF resistance, the LOD for these other mutations was also 10%. Additionally, we observed instances where laboratories did not report resistance in the majority population, yet the mutations were present in the raw sequence data. Conclusion The gold standard APM detects minority resistant populations at a lower proportion than molecular tests. Mycobacterium bovis BCG strains with defined resistance and extracted DNA from M. tb provided concordant results and can serve in quality control of laboratories offering molecular testing for resistance. Further research is required to determine whether the higher LOD of molecular tests is associated with negative treatment outcomes.
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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 | 0,122 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».