Multicentre evaluation of Ziehl-Neelsen and light-emitting diode fluorescence microscopy in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the feasibility of using light-emitting diode fluorescence microscopy (LED-FM) in peripheral laboratories in China. DESIGN: The performance of LED-FM and Ziehl-Neelsen (ZN) microscopy was compared on slides directly prepared from the sputum of tuberculosis (TB) suspects and follow-up patients on treatment. The examination time, fading of fluorescence-stained slides, average unit cost and qualitative user appraisal of LED-FM were also analysed. RESULTS: Among 11 276 slides, the smear-positive rate for LED-FM was 11.2% (1263/11 276), 2.6% (294/11 276) higher than that of ZN (8.6%, 969/11 276; χ(2) 263.5, P < 0.05). The examination time for LED-FM (120.0 ± 38.9 seconds) was shorter than that for ZN (206.3 ± 75.9 s; t = 28.12, P < 0.05). For smear fading, quantitative and qualitative errors occurred within respectively 7.8 and 7.7 weeks. The average unit costs for ZN and LED-FM were respectively US$2.20 ± 0.58 and US$1.97 ± 0.71 (t = 5.08, P < 0.05). LED-FM was accepted by most laboratory technicians. CONCLUSION: LED-FM compared favourably with ZN, with a higher smear-positive detection rate, a shorter examination time and lower unit examination cost. LED-FM may be an alternative to ZN as a cost-effective method for detecting bacilli in peripheral laboratories in China.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».