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Enregistrement W1992189573 · doi:10.1126/scitranslmed.aaa0056

A smartphone dongle for diagnosis of infectious diseases at the point of care

2015· article· en· W1992189573 sur OpenAlexfundno aff
Tassaneewan Laksanasopin, Tiffany Guo, Archana A. Sridhara, Xie Shi, Owolabi O. Olowookere, Paolo Cadinu, Fanxing Meng, Natalie H. Chee, Jiyoon Kim, Curtis D. Chin, Elisaphane Munyazesa, Placidie Mugwaneza, Veronicah Mugisha, Arnold R. Castro, David Steinmiller, Vincent Linder, Jessica Justman, Sabin Nsanzimana, Samuel K. Sia

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaWorld Bank GroupWallace H. Coulter FoundationBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésPoint of careInfectious disease (medical specialty)MedicinePoint-of-care testingSmartphone applicationDiseasePathologyComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work demonstrates that a full laboratory-quality immunoassay can be run on a smartphone accessory. This low-cost dongle replicates all mechanical, optical, and electronic functions of a laboratory-based enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) without requiring any stored energy; all necessary power is drawn from a smartphone. Rwandan health care workers used the dongle to test whole blood obtained via fingerprick from 96 patients enrolling into care at prevention of mother-to-child transmission clinics or voluntary counseling and testing centers. The dongle performed a triplexed immunoassay not currently available in a single test format: HIV antibody, treponemal-specific antibody for syphilis, and nontreponemal antibody for active syphilis infection. In a blinded experiment, health care workers obtained diagnostic results in 15 min from our triplex test that rivaled the gold standard of laboratory-based HIV ELISA and rapid plasma reagin (a screening test for syphilis), with sensitivity of 92 to 100% and specificity of 79 to 100%, consistent with needs of current clinical algorithms. Patient preference for the dongle was 97% compared to laboratory-based tests, with most pointing to the convenience of obtaining quick results with a single fingerprick. This work suggests that coupling microfluidics with recent advances in consumer electronics can make certain laboratory-based diagnostics accessible to almost any population with access to smartphones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,007

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations418
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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