Use of sputum microbiology for identifying lower respiratory tract microbial colonization in patients with obstructive airway disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Lower respiratory tract microbial colonization caused by bacterial pathogens in patients with obstructive airway disorders, such as asthma, bronchiectasis and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), can lead to worsened clinical outcomes and increased costs associated with the disease to both the healthcare system and patients. Thus, efforts to identify the etiology of the infection are critical to effective treatment. The analysis of expectorated sputum collected from individuals can be diagnostic and allow for noninvasive sampling, causing it to historically be considered the preferred method of diagnosis. However, discourse surrounding the diagnostic utility with current and easier to access techniques including invasive procedures, such as bronchoscopy, have led to changing patterns of assessment, which can also impact costs to the health system.METHODS A systematic review of literature from Embase, Medline and Scopus databases was conducted to compile records regarding the use of sputum microbiology in patients with one of the aforementioned obstructive airway disorders but without pneumonia. We compared two broad techniques within sputum microbiology: sputum culture and sequencing.RESULTS We found that while sequencing often identified specific species at a higher frequency, sputum culture methods identified a larger diversity of bacterial species.CONCLUSIONS The current literature has a disproportionate representation of COPD and patients over the age of 60. There is a lack of consensus regarding what is deemed a conventional method. Future studies should evaluate the role of sequencing, including costs, when considering implementation into clinical laboratories, particularly in a single payer system such as in Canada and the United Kingdom.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».