Anidulafungin is a useful surrogate marker for predicting <i>in vitro</i> susceptibility to rezafungin among five <i>Candida</i> species using CLSI methods and interpretive criteria
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study addresses the use of other echinocandins as surrogate markers to predict the susceptibility of rezafungin against the six most common Candida spp. The Clinical Laboratory Standards Institute (CLSI) reference broth microdilution method was performed to test 5,720 clinical isolates of six different Candida species. Species-specific interpretative criteria by CLSI breakpoints or epidemiological cutoff values were applied. Essential agreement was 100% within two doubling dilutions for all species and comparisons. The categorical agreement of rezafungin using anidulafungin against all Candida spp. was 97.6% (2.9% very major errors [VMEs], 0.2% major errors [MEs], and 2.2% minor errors [miEs]); for caspofungin, it was 99.6% (11.4% VME, 0.09% ME, and 0.19% miE); and for micafungin, it was 99.6% (14.3% VME, 0.15% ME, and 0.17% miE). There were species-specific differences that led to unacceptably high VME for Candida dubliniensis with all agents and for Candida parapsilosis when caspofungin or micafungin but not anidulafungin was used as the comparator. Genetic analysis showed rezafungin nonsusceptibility correlated well with FKS hotspot mutations. The best-performing surrogate was anidulafungin, which can be used to predict rezafungin susceptible or nonsusceptible in Candida albicans, Candida glabrata, Candida parapsilosis, Candida tropicalis, and Candida krusei with low error rates and ≥90% essential and categorical agreement. Micafungin or caspofungin can also be used as a surrogate marker for predicting rezafungin susceptible or nonsusceptible in C. albicans , C. glabrata , C. tropicalis , and C. krusei . No surrogate performs appropriately to determine rezafungin susceptibility for C. dubliniensis .
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».