Comparison of Agar Dilution and E-test for antimicrobial susceptibility testing of Campylobacter coli isolates recovered from 80 Ontario swine farms
Notice bibliographique
Résumé
The primary aim of this study was to evaluate the level of agreement of the E-test for in vitro antimicrobial susceptibility testing of Campylobacter coli using the agar dilution technique, which is the approved method. A convenience sample of 80 Ontario swine farms was chosen for this study; each farm was visited from January to June 2004. A total of 233 isolates of C. coli were tested for susceptibility to 10 antimicrobials by agar dilution and the E-test. Performance of the tests was evaluated using 7 quality control strains: Escherichia coli ATCC 25922, Staphylococcus aureus ATCC 29213, Campylobacter jejuni ATCC 33560, and Campylobacter coli ATCC 33559 for the E-test and E. coli ATCC 25922, Pseudomonas aeruginosa ATCC 27853, and C. jejuni ATCC 33560 for the agar dilution test. Weighted Cohen’s kappa and prevalence-adjusted bias-adjusted kappa (PABAK) tests were used for statistical analysis. The E-test and agar dilution test results had a strong agreement when resistance to streptomycin and tetracycline were evaluated (weighted kappa: 0.68 and 0.66, respectively). However, marked disagreement was detected when testing susceptibility to nalidixic acid and ampicillin (0.15 and 0.22, respectively). Almost perfect agreement was detected by PABAK when testing susceptibility to gentamicin (0.99). Agreement was found to be moderate for ciprofloxacin, azithromycin, clindamycin, erythromycin, and chloramphenicol. Although the level of agreement between the E-test and agar dilution depended on the antimicrobial being tested, the E-test always detected a lower proportion of resistant isolates compared to agar dilution.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».