Evaluation of a New Chromogenic Agar Medium for Detection of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli (STEC) and Relative
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the detection performance of CHROMagar STECmedium relative to a reference cytotoxin assay and de-scribes the current relative prevalence of O157 and non-O157 Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) serotypes within the province of Manitoba, Canada. Over a 10-month period, 205 nonfrozen routine stool submissions to Cadham Provincial Laboratory (CPL) were used to assess the performance of CHROMagar STEC. Of the 205 stools, 14 were identified as true posi-tives by a cytotoxin assay, with resultant CHROMagar STEC sensitivity, specificity, and positive predictive and negative predic-tive values of 85.7%, 95.8%, 60.0%, and 98.9%, respectively. Using a separate panel of 111 STEC strains, CHROMagar STEC was shown to support the growth of 96 (86.5%) isolates. To assess relative prevalence, attempts were made to isolate by any means all STEC strains identified at CPL over a 17-month period. Of 49 isolates (representing 86.0 % of all STEC infections detected), only 28.6%were O157 STEC strains. Of the 35 non-O157 STEC strains, 29 were subjected to further molecular analysis. In contrast to earlier results from our area, carriage of stx2 appears to have increased. Overall, although CHROMagar STEC is not recom-mended as a primary screen, our results indicate that it is an effective supplemental medium for the isolation of probable STEC strains. Increased isolation of these serotypes is warranted to better understand their prevalence, clinical characteristics, and epidemiology and aid in the development or enhancement of food safety control programs targeting all STEC serotypes. Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) emerged inNorth America in 1983 as a ground beef-associated outbreak of serotype O157:H7. The clear link between this serotype and
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».