A perspective on point-of-care tests to detect eosinophilic bronchitis
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 50% of asthma exacerbations and a third of COPD exacerbations are associated with an eosinophilic bronchitis. Quantitative cell counts reliably identify the number of eosinophils in sputum and treatment strategies that are guided by sputum eosinophil counts lead to significantly better outcomes than strategies guided by conventional assessments of symptoms and airflow. However, cell counts are not widely available and the results are not available in real time. Similarly, more sophisticated detection methods using immunoassays or genetic analysis via polymerase chain reaction are too costly and thus not amenable to rapid point-of-care diagnosis. Blood eosinophil counts and fraction of exhaled nitric oxide correlate poorly with airway eosinophilia, particularly in patients with severe airway diseases who are on corticosteroid therapy. Point of care assessments of eosinophil-specific activity may be provided by breathomics that employ metabolomics profiling of volatile compounds in breath. However, it is too early to decide if this would provide quantitative data to monitor therapy and disease activities longitudinally. Herein we provide a perspective on the potential for developing simple point-of-care tests with special emphasis on the potential for a bio-active paper diagnostic test to quantitatively assay the amount of eosinophil peroxidase in sputum samples by employing different types of detection systems.
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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 ».