Detection of bacterial pathogens directly from synovial fluids using digital PCR: A proof of concept study
Notice bibliographique
Résumé
• A digital PCR assay to detect bacterial pathogens in synovial fluids is presented. • 16S digital PCR can be performed on synovial fluids without prior extraction. • Digital PCR performs as well as real time PCR quickly with less specimen volume. • Digital PCR may be targeted to specific organisms of interest in future studies. Diagnosis of joint infections is often challenging due to low specimen volumes, low sensitivity of Gram stains and long incubation times of cultures. Digital PCR (dPCR) is a molecular tool that can detect nucleic acid targets with high sensitivity and resistance to inhibition. A 3 hour dPCR assay targeting the 16S gene was performed on archived synovial fluids. The assay detected the 16S gene directly from 4 µL of joint fluid without nucleic acid extraction. In 43 culture positive neat synovial fluids, the dPCR instrument detected 31 (72%) as positive, and 12 (28%) as indeterminate. In 49 culture negative specimens, dPCR was negative for 34 (69%), indeterminate for 14 (29%). The detection of bacteria was similar to real-time PCR performed on extracted specimens and demonstrated superior sensitivity to Gram stain. This technique shows potential as a rapid detection method for bacterial pathogens in synovial fluids, with optimization to improve specificity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».