Development of a functional point-of-need diagnostic for myeloperoxidase detection to identify neutrophilic bronchitis
Notice bibliographique
Résumé
With over 4.8 million Canadians suffering from chronic airway diseases, respiratory exacerbations are currently the leading cause of hospitalization in Canada. In cases of bacterial infection, neutrophil cell density increases from ∼10 million cells per gram to over 15 million cells per gram. As sputum is a direct discharge from the primarily affected areas of respiratory diseases, quantification of granulocytes (including neutrophils) can be used to effectively determine a course of patient treatment. Unfortunately this quantification is currently limited to labour-intensive and time-consuming cell counts. In the present study, we describe a simple one-step lateral flow test (LFT) that can semi-quantitatively determine myeloperoxidase (MPO), a biomarker found in neutrophils, in minimally-processed sputum samples. This point-of-need (PON) diagnostic device provides positive results observable to the naked eye after 15 minutes. 37 human sputum samples were quantified for MPO using the developed LFT and compared to neutrophil levels quantified through traditional cell counting. A trend between sputum MPO concentration and total neutrophils was observed, suggesting that the LFT has the potential to replace cell counting for neutrophil approximation to aid in directing therapies quickly at the point of need.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».