Rapid Screening of Methicillin-Resistant <i>Staphylococcus aureus</i> Using MALDI-TOF MS and Machine Learning: A Randomized, Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) is a major cause of healthcare-associated infections including bacteremia. The rapid detection of MRSA is essential for prompt treatment and improved outcomes. However, traditional MRSA screening and confirmatory tests based on bacterial cultures with antimicrobial susceptibility tests and/or molecular diagnostics are time-consuming (>2 days), labor-intensive, and costly. We report that AMRQuest software, which was developed using logistic regression-based machine learning and matrix-assisted laser desorption/ionization-time-of-flight spectra of S. aureus isolates, can be successfully implemented in clinical microbiology laboratories to screen MRSA and identify bacterial species simultaneously, with the cefoxitin disk diffusion test as a reference. Analytical sensitivity, specificity, percent agreement, and Cohen’s kappa values were calculated to determine the accuracy of the AMRQuest software. The minimum sample size of the testing set for statistical analysis was determined considering the local prevalence of MRSA infections. MRSA screening was performed using 537 consecutive S. aureus isolates, including 231 MRSA and 306 methicillin-susceptible S. aureus isolates, from three tertiary-care hospitals. The results from the AMRQuest software were similar to those obtained using the reference method, cefoxitin disk diffusion testing, making it a powerful method for the rapid detection of MRSA prior to traditional antibiotic resistance testing.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».