Evaluation of malaria parasite screening procedures among Sudanese blood donors.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the standard microscopic examination, the polymerase chain reaction (PCR), and the immunochromatography test (ICT) to determine the best method for screening blood donors for malaria parasites in Sudan. METHODS: A total of 100 blood donors were screened for malaria parasites by standard microscopic technique, ICT, and PCR Blood films were examined microscopically using standard Giemsa staining techniques. Qurum (Canadian Company) malaria kits were used to perform the ICT. For performing PCR, DNA was extracted using Chelex method and amplified by the moderately repetitive DNA sequence pBRK-l. RESULTS: Using PCR, a total of 21 blood samples were positive; 8 (38%) of them showed negative blood films and 7 (33%) were negative on ICT. Four blood samples that tested positive by ICT despite a negative PCR and microscopic examination were proved to be false positives. The false negativity of both the microscopic examination and ICT was found to be significant. The sensitivity of microscopy was 61.9% and of ICT was 66.7%, while the specificity of microscopy was 100% and of ICT was 94.9%. When direct microscopy was considered as the standard technique the sensitivity of ICT was 100% and the specificity was 94.3%. CONCLUSION: Although PCR is more sensitive and more specific, it is unaffordable. Microscopy for malaria when compared to ICT showed similar sensitivity at low cost. However, all human plasmodium species can be detected using the microscopy while only two species (P. falciparum and P. vivax) can be detected by ICT. The detected false positivity of ICT is not inconsequential since this implies the rejection of a greater proportion of blood donations. Therefore, microscopy is considered more suitable for screening Sudanese blood donors for malaria parasites prior to donation at the present time. RECOMMENDATIONS: To establish a reference malaria diagnosis unit in each blood bank in Sudan as well as to train blood bankers to perform microscopic examinations.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».