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Enregistrement W4409767863 · doi:10.1128/spectrum.02545-24

Multi-year comparison of VITEK MS performance for identification of rarely encountered pathogenic gram-positive organisms (GPOs) in a large integrated Canadian healthcare region

2025· article· en· W4409767863 sur OpenAlexaffabout
Deirdre L. Church, Thomas P. Griener, Dan Gregson

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés16S ribosomal RNABacilliGramGram-Positive CocciClinical microbiologyMicrobiologyBiologyBacteriaDatabaseStaphylococcus aureusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This multi-year study (2014–2019) compared identification of rare and unusual gram-positive organisms (GPOs) by matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) (VITEK MS; bioMérieux, Laval, Quebec) to 16S rRNA gene sequencing (16S) according to our laboratory routine workflow. 16S is done if initial MALDI-TOF MS results are discordant or wrong, or there are no results. GPO isolates were first analyzed by standard phenotypic methods and MALDI-TOF MS using direct deposit with full formic acid extraction; MALDI-TOF was repeated if no result occurred. Medically approved 16S analyses were done using fast protocols. Isolate sequences were analyzed using the Integrated Database Network System bacterial database (SmartGene, Lausanne, Switzerland). 655 GPO isolates were recovered from 648 specimens; >1 isolate was recovered from 7 (1%). A total of 451 (68.9%) aerobic gram-positive bacilli (GPBs) and 204 (31.1%) aerobic gram-positive cocci (GPCs) were mainly recovered from bloodstream infections (35%), sterile fluids and deep tissues (35%), and abscesses/deep wounds (17%). Accurate genus vs species identities were obtained for 59% and 49.4% GPB, and 81% and 53.9% GPC, respectively. Wrong or no results were obtained for 9% and 31% of GPB and 7% and 12% of GPC; 15% of GPBs and 5.3% of GPC identification errors occurred due to absence from the instrument’s database. VITEK MS performance remained stable for GPB and GPC isolates due to few species additions to the database. VITEK MS databases need to be continually updated to include an increasing number of rare and unusual GPOs causing invasive human infections. 16S remains important for identification of GPOs where MALDI-TOF fails. IMPORTANCE MALDI-TOF MS has transformed the identification of commonly encountered GPOs in the clinical laboratory, but rare and unusual bacteria continue to challenge the technology. This study verified the performance of VITEK MS for identification of a broad range of rare and unusual clinical GPO isolates by our large reference laboratory workflow over a multi-year period. Although most GPOs were accurately identified by MALDI-TOF MS, a small number of common GPC isolates (6.3%) (i.e., Enterococcus / Staphylococcus / Streptococcus ) requiring sequencing for identification were studied. Approximately 13% of aerobic GPBs and 5.3% of GPCs could not be accurately identified by MALDI-TOF due to lack of an organism in the instrument’s database. MALDI-TOF MS databases should be continuously updated and validated, and laboratories should have a workflow for the identification of unusual or rarely encountered GPOs that includes 16S rRNA gene sequencing whenever MALDI-TOF cannot give a definitive identification.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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