Utility of Cytomegalovirus Quantitative Polymerase Chain Reaction in Tissue Biopsy for the Diagnosis of Cytomegalovirus Gastrointestinal Disease Among Solid Organ Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Gastrointestinal (GI) cytomegalovirus (CMV) infection is an important cause of morbidity after solid organ transplantation (SOT), and diagnosis mainly relies on histopathology of GI tissue biopsies. CMV detection by quantitative polymerase chain reaction (qPCR) on tissue biopsy is not routinely performed, but potentially holds many practical advantages. Methods We compared the performance of CMV qPCR on fresh GI biopsies to histopathologic identification for the detection of CMV GI disease. Results Sixty‐one SOT patients with GI symptoms underwent endoscopic assessment, with tissue biopsies obtained. Eleven patients had proven CMV disease by histopathologic detection. Among them, all had a positive qPCR on tissue biopsy (median of 8.7 × 10 7 IU/mL [interquartile range {IQR} 3.1 × 10 7 , 18.2 × 10 7 ]). Of the 49 patients with negative histopathology, 27 (55%) had CMV qPCR‐positive tissue biopsy specimens (median of 43 604 IU/mL [IQR 2923, 497 570]). Receiver operating characteristic analysis for optimal threshold value for CMV qPCR on tissue biopsy for diagnosis of proven CMV GI disease was 147 906 IU/mL (sensitivity 100%, specificity 80%, area under the curve = 0.975). Conclusion Compared to histopathologic detection, CMV qPCR on GI tissue biopsy is highly sensitive for the diagnosis of CMV GI disease in SOT patients, making it a potentially useful adjunctive diagnostic tool for rapid diagnosis in this population.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».