Infection of Cerebrospinal Fluid Drainage Devices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ventricular reservoir infections and cerebrospinal fluid (CSF) shunt infections are diagnosed when bacteria are recovered from microbiological cultures of CSF samples from these devices. We applied high throughput sequencing (HTS) to understand the course of changes in ventricular reservoir and shunt infection microbiota. OBJECTIVES: Evaluate the utility of monitoring microbiota in CSF (1) from ventricular reservoirs to detect development of an infection and (2) during treatment of CSF shunt infections to assess treatment response. METHODS: Study populations included (1) neonates with temporizing ventricular reservoirs who developed reservoir infection and (2) children undergoing treatment for conventional culture-confirmed CSF shunt infection. The V4 region of the 16S ribosomal RNA gene was amplified and sequenced. Comparison of taxonomic results of HTS with standard microbiological culture results (when available) was described for each CSF sample. A robust HTS signal was defined by a microbial load of ≥1e5 microbial genome equivalents/mL. RESULTS: In none of the five ventricular reservoir infection cases was there a robust HTS signal for the responsible bacteria immediately prior to infection. In six of the seven CSF shunt infection cases, there was a robust HTS signal for the genus of the responsible bacteria in the sample at the time of positive CSF culture. The proportion of sequences from the genus associated with the responsible bacteria decreased during infection treatment. CONCLUSIONS: These pilot data suggest limited utility in using HTS for surveillance for ventricular reservoir infections, as they emerge abruptly. In CSF shunt infection, HTS demonstrates a return to heterogeneous microbiota when bacterial cultures become negative.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».