Evaluation of phenotypic and genotypic methods for the identification and characterization of bacterial isolates recovered from catheter-associated urinary tract infections
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Urinary tract infections are the most common hospital-acquired infection, 80% of which are associated with catheterization. Diagnostic methods may influence the reported identities of these pathogens, and phenotypic testing under laboratory conditions may not reflect infection phenotypes. This study aimed to evaluate the efficacy of diagnostic methods and whether medium composition alters phenotypes by characterizing catheter-associated urinary tract infection isolates from a UK hospital. METHODS AND RESULTS: We compared five bacterial identification methods, including biochemical testing, matrix-assisted laser desorption/ionization biotyping, and genome sequencing, finding differences in genus- or species-level identifications. Antibiotic susceptibility comparisons between phenotypic assays and genomic predictions showed high agreement only in multidrug-resistant strains. To determine whether growth rate and biofilm formation were affected by medium composition, strains were grown in both planktonic and biofilm states. Low planktonic growth and significant biofilm formation were observed in artificial urine compared to rich laboratory media, underscoring the importance of assay design. CONCLUSIONS: This study highlights the risks of relying on a single diagnostic method for species identification, advocating for whole-genome sequencing for accuracy. It emphasizes the continued importance of phenotypic methods in understanding antibiotic resistance in clinical settings and the need for characterization conditions that mirror those encountered by pathogens in the body.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».