Melting curve analysis reveals false-positive norovirus detection in a molecular syndromic panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular syndromic panels can improve rapidity of results and ease clinical laboratory workflow, although caution has been raised for potential false-positive results. Upon implementation of a new panel for infectious diarrhea (BioFire® FilmArray® Gastrointestinal [GI] Panel, bioMérieux) in our clinical laboratory, a higher than expected number of stool samples with norovirus were detected. OBJECTIVES: The goal of this study was to investigate positive percent agreement and the false-positive rate of norovirus detected by the multiplex BioFire GI panel compared to a singleplex commercial assay. STUDY DESIGN: From October 2023 to January 2024, all prospective stool samples with a positive norovirus result by BioFire had melting curves reviewed manually using the BioFire FilmArray Torch System. Stool samples further underwent testing by a supplementary real-time RT-PCR assay (Xpert® Norovirus, Cepheid) for comparative analysis. RESULTS: Of the 50 stool samples with norovirus detected by BioFire, 18 (36 %) tested negative by Xpert (deemed "false-positives"). Furthermore, melting curve analysis revealed nearly all of these samples had atypical melting curve morphologies for the "Noro-1" target on BioFire (16/18, 89 %), which was statistically significant (Odds Ratio 173.2, 95 % CI [22.2, 5326.9], p < 0.0001). Stool samples with multiple pathogens detected by BioFire including norovirus were not more likely to produce false-positive norovirus results (Odds Ratio 1, 95 % CI [0.3, 3.3], p = 1). CONCLUSIONS: Although not described in the manufacturer's Instructions for Use, we propose routine manual review of melting curves for the BioFire GI panel prior to reporting, to mitigate potential false-positive norovirus results.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».