The diagnostic value of metagenomic next-generation sequencing versus traditional microbiological testing in native pyogenic spinal infections: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Native pyogenic spinal infections (PSIs), including spondylodiscitis and vertebral osteomyelitis, are challenging to diagnose due to low culture sensitivity and delayed results. Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) has emerged as a promising diagnostic tool, but its comparative clinical utility remains uncertain. The purpose of this study is to systematically compare the diagnostic performance and clinical impact of mNGS versus conventional microbial culture in detecting pathogens responsible for native PSIs. Methods: The current systematic review and meta-analysis was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. A comprehensive literature search was performed across 6 major databases. Eligible studies directly compared mNGS with standard culture for native PSIs and reported diagnostic performance metrics. Data were extracted and analyzed using a random-effects model to produce pooled estimates. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Primary outcomes included pooled sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). Secondary outcomes assessed diagnostic yield, time to diagnosis, treatment modification, and false-positive or contamination events. Results: A total of 1,227 patients from 12 studies were included, encompassing those with suspected or confirmed native PSIs. Pooled sensitivity and specificity of mNGS were 89.7% (95% CI: 85.6-93.1%) and 86.2% (95% CI: 80.5-91.0%), respectively. mNGS demonstrated a significantly higher diagnostic yield (69-90%) compared to culture (27.2-44.7%) and enabled faster diagnosis (range, 17.7-48 hours). mNGS informed antimicrobial selection in up to 70.3% of cases and detected a broader pathogen spectrum. The incidence of false positives was low (range, 1-5) but non-negligible, emphasizing the need for careful interpretation. Conclusions: mNGS outperforms conventional culture in sensitivity, speed, and breadth of pathogen detection in native PSIs and supports more tailored antimicrobial therapy. However, careful interpretation is necessary due to potential false positives. These findings support the integration of mNGS into clinical workflows, particularly in complex or culture-negative infections.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».