Fourier transform infrared spectroscopy as a new tool to investigate Clostridioides difficile outbreaks: A proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
Whole genome sequencing (WGS), used as the main method for outbreak investigations, requires substantial technical expertise and is routinely done by reference laboratories. Therefore, the actionable information is often delayed. This study is the first to assess Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy as an alternative tool to investigate nosocomial Clostridioides difficile transmission. The FTIR spectroscopy parameters, such as C. difficile growth conditions, FTIR spectroscopy settings and data analysis, were optimized using clonally related C. difficile isolates (n = 5) and epidemiologically unlinked isolates (n = 7). The utility of FTIR to identify clonal relatedness was evaluated using C. difficile isolates (n = 9) from suspected nosocomial transmission events at different hospitals. FTIR spectroscopy results were compared to WGS single nucleotide polymorphism (SNP) analysis. The optimized FTIR protocol correctly clustered clonally related isolates, with clear separation from outgroup isolates. Three C. difficile isolates from an outbreak were identified as one cluster by FTIR whereas 2 isolates from another outbreak were not related based on FTIR results. WGS results corroborated FTIR results in both cases. Additionally, four isolates from suspected patient-to-patient transmission were found to be unrelated by WGS, whereas clustering between some of these isolates was observed by FTIR. FTIR spectroscopy demonstrated good agreement and a high negative predictive value when compared with WGS result. The positive predictive value was lower due to one false positive FTIR cluster of unrelated C. difficile isolates. This proof-of-concept study demonstrated that FTIR spectroscopy is a promising tool for C. difficile outbreak investigations and might be useful to rule-out patient-to-patient transmission.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».