Portable devices and mobile instruments for infectious diseases point-of-care testing
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rapidity, simplicity, and portability are highly desirable characteristics of tests and devices designed for performing diagnostics at the point of care (POC), either near patients managed in healthcare facilities or to offer bioanalytical alternatives in external settings. By reducing the turnaround time of the diagnostic cycle, POC diagnostics can reduce the dissemination, morbidity, and mortality of infectious diseases and provide tools to control the global threat of antimicrobial resistance. Areas covered: A literature search of PubMed and Google Scholar, and extensive mining of specialized publications, Internet resources, and manufacturers' websites have been used to organize and write this overview of the challenges and requirements associated with the development of portable sample-to-answer diagnostics, and showcase relevant examples of handheld devices, portable instruments, and less mobile systems which may or could be operated at POC. Expert commentary: Rapid (<1 h) diagnostics can contribute to control infectious diseases and antimicrobial resistant pathogens. Portable devices or instruments enabling sample-to-answer bioanalysis can provide rapid, robust, and reproducible testing at the POC or close from it. Beyond testing, to realize some promises of personalized/precision medicine, it will be critical to connect instruments to healthcare data management systems, to efficiently link decentralized testing results to the electronic medical record of patients.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».