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Enregistrement W4394262071 · doi:10.6084/m9.figshare.11999562

Biological characteristics associated with virulence in <i>Clostridioides difficile</i> ribotype 002 in Hong Kong

2020· dataset· en· W4394262071 sur OpenAlexaff
Ka Yi Kong, Thomas N.Y. Kwong, Hung Chan, Kristine Wong, Samuel S. Y. Wong, Anu P. Chaparala, Raphael C.Y. Chan, Lin Zhang, Joseph J.�Y. Sung, Jun Yu, Peter M. Hawkey, Margaret Ip, William Ka Kei Wu, Sunny H. Wong

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClostridioidesVirulenceBiologyMicrobiologyGeographyVeterinary medicineGeneticsMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clostridioides difficile infection (CDI) is a common cause of nosocomial diarrhea and can sometimes lead to pseudo-membranous colitis and toxic megacolon. We previously reported that the PCR ribotype 002 was a common C. difficile ribotype in Hong Kong that was associated with increased mortality. In this study, we assessed in vitro bacteriological characteristics and in vivo virulence of ribotype 002 compared to other common ribotypes, including ribotypes 012, 014 and 046. We observed significantly higher toxin A (p < 0.05) and toxin B (p < 0.05) production, sporulation (p < 0.001) and germination rates (p < 0.0001) in ribotype 002 than other common ribotypes. In a murine model of C. difficile infection, ribotype 002 caused significantly more weight loss (p < 0.001) and histological damage (p < 0.001) than other common ribotypes. These findings may have contributed to the higher prevalence and mortality observed, and provided mechanistic insights that can help public surveillance and develop novel therapeutics to combat against this infection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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