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Enregistrement W4405137465 · doi:10.1016/j.diagmicrobio.2024.116646

Clinical utility of PCR compared to conventional culture and sensitivity testing for management of complicated urinary tract infections in adults: Part II.Evaluation of diagnostic concordance, discordant results, and antimicrobial selection efficacy

2024· article· en· W4405137465 sur OpenAlexaff
Frank L Spangler, Cheau Williams, Michael Aberger, Khaled Ajib, Shahram S. Gholami, H. Goodwin, Lauren Park, Moustafa Kardjadj, DeAndre Derrick, Thomas K. Huard

Notice bibliographique

RevueDiagnostic Microbiology and Infectious Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensCanadian Association for Co-operative Education
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceUrinary systemMedicineAntimicrobialSelection (genetic algorithm)Intensive care medicineInternal medicineBiologyMicrobiologyComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Complicated urinary tract infections (cUTIs) are difficult to manage due to their polymicrobial nature and resistance to standard therapies. In current clinical practice, the management of a cUTI often starts with broad-spectrum antimicrobials until culture and sensitivity (C&S) results are available, but these diagnostic delays further hinder treatment efficacy. Polymerase Chain Reaction (PCR) offers a faster alternative. This study evaluates PCR's utility compared to C&S, focusing on agreeability, discordant results, clinical outcomes, and antimicrobial selection efficacy to improve cUTI management. MATERIALS AND METHODS: The clinical study was conducted in two parts: the primary study focused on patients with cUTIs, while the sub-study involved healthy individuals without signs or symptoms of urinary tract infection (UTI). All collected samples underwent analysis using both PCR and C&S for comparison. Building on the first part of the study, the research evaluated outcome measures related to discordant analysis. RESULTS: Overall, our study supports good agreement between PCR and C&S in positive cases (95.32 % at baseline and 88.06 % at end of study (EOS)) but reveals some discordance in negative cases (38.30 % at baseline and 62.91 % at EOS). The negative percent agreement (NPA) in the sub-study on the healthy population was 70.16 %. Further analysis of discordant results revealed that symptomatic patients treated for PCR-positive infections trended toward better clinical outcomes (77.45 % vs. 71.42 %) and higher rates of microbiological eradication (53.92 % vs. 50 %) compared to those treated for C&S-positive infections. Additional analysis on antimicrobial use and microbiological aspects revealed that the PCR group received more oral medication-based treatments, while the C&S group received other forms (intramuscular or bladder irrigation). In cases of discordant results, there were more PCR-positive but culture-negative cases than PCR-negative but culture-positive cases. CONCLUSIONS: Our clinical utility study data suggests that PCR-guided management of cUTIs is overall superior to conventional C&S, offering several advantages. PCR has the potential to enhance patient care by enabling the early adoption of narrower antibiotic therapies, improving clinical outcomes, and ensuring the effective selection of antimicrobials. A PCR-guided management plan could be particularly beneficial in managing patients with cUTIs, addressing infections that are occasionally overlooked with current C&S-guided treatment protocols.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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