Further Evidence of Inadequate Quality in Lateral Flow Devices Commercially Offered for the Diagnosis of Rabies
Notice bibliographique
Résumé
human deaths annually, primarily affecting low- and middle-income countries in Asia and Africa. In those regions, insufficient surveillance is hampering adequate medical intervention and is driving the vicious cycle of neglect. Where resources to provide laboratory disease confirmation are limited, there is a need for user-friendly and low-cost reliable diagnostic tools that do not rely on specialized laboratory facilities. Lateral flow devices (LFD) offer an alternative to conventional diagnostic methods and may strengthen control efforts in low-resource settings. Five different commercially available LFDs were compared in a multi-centered study with respect to their diagnostic sensitivity and their agreement with standard rabies diagnostic techniques. Our evaluation was conducted by several international reference laboratories using a broad panel of samples. The overall sensitivities ranged from 0% up to 62%, depending on the LFD manufacturer, with substantial variation between the different laboratories. Samples with high antigen content and high relative viral load tended to test positive more often in the Anigen/Bionote test, the latter being the one with the best performance. Still, the overall unsatisfactory findings corroborate a previous study and indicate a persistent lack of appropriate test validation and quality control. At present, the tested kits are not suitable for in-field use for rabies diagnosis, especially not for suspect animals where human contact has been identified, as an incorrect negative diagnosis may result in human casualties. This study points out the discrepancy between the enormous need for such a diagnostic tool on the one hand, and on the other hand, a number of already existing tests that are not yet ready for use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».