Near Infrared Spectroscopy for Rapid Estimation of Somatic Cell Counts in Human Breast Milk
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
Elevated somatic cell counts (SCC) in human milk are associated with mastitis, an inflammation of the breast. However, the presence of fat globules can make the direct measurement of cells in milk challenging. We showed that near infrared (NIR) spectroscopy, a technique that has previously been used in the dairy industry for direct measurement of SCC in bovine milk, can be used for estimating SCC in human milk. Binary classification models were developed using multilinear regression with genetic algorithm searching for selection of wavelets. After correcting NIR frequency spectra for scatter contributions by fat globules and applying a Haar wavelet transform to the data, we found that multivariate classification allowed for separation of samples with low SCC (?150 K cells mL −1 ) from those with high SCC (?600 K cells mL −1 ). Sensitivity and specificity for cross-validated NIR estimates were 85% and 84%, respectively. The NIR method had very low rates of misclassification, with a model that used only two wavelets for classification. Additionally, this technique required no sample preparation and has potential as a rapid screening method for identifying elevated SCC in milk of nursing mothers.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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