Evaluation of diagnostic performance of rK28 ELISA using urine for diagnosis of visceral leishmaniasis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recombinant fusion proteins are now commonly used to detect circulating antibodies for the serodiagnosis of visceral leishmaniasis (VL) in Asia, Africa and the Americas. Although simple, these tests still require blood collection and their use in remote settings can be limited due to the need of collection devices, serum fractionation instrument and generation of biohazardous waste. The development of an accurate and non-invasive diagnostic algorithm for VL, such as could be achieved with urine, is desirable. METHODS: We enrolled 87 VL patients and 81 non-VL individuals, including 33 healthy endemic controls, 16 healthy non-endemic controls, 16 disease controls and 16 tuberculosis (TB) patients. We compared the efficacy of recombinant antigens rK28, rK39 and rKRP42 for the diagnosis of VL when either serum or urine were used to develop antibody-detection ELISA. RESULTS: As expected, each of the antigens readily detected antibodies in the serum of VL patients. rK28 ELISA showed the highest sensitivity (98.9 %), followed by rK39 and rKRP42 ELISA (97.7 and 94.4 %, respectively); overall specificity was > 96 %. When urine was used as the test analyte, only a marginal drop in sensitivity was observed, with rK28 ELISA again demonstrating the greatest sensitivity (95.4 %), followed by rK39 and rKRP42 ELISA, respectively. Again, the overall specificity was > 96 %. CONCLUSIONS: Our data indicate the potential for using urine in the diagnosis of VL. Detection of antibodies against rK28 demonstrated the greatest sensitivity. Together, our results indicate that rK28-based antibody detection tests using urine could provide a completely non-invasive tool amenable for diagnosis of VL in remote locations.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle