Roadmap to the Bioanalytical Testing of COVID-19: From Sample Collection to Disease Surveillance
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
The disease caused by SARS-CoV-2, coronavirus disease 2019 (COVID-19), has led to a global pandemic with tremendous mortality, morbidity, and economic loss. The current lack of effective vaccines and treatments places tremendous value on widespread screening, early detection, and contact tracing of COVID-19 for controlling its spread and minimizing the resultant health and societal impact. Bioanalytical diagnostic technologies have played a critical role in the mitigation of the COVID-19 pandemic and will continue to be foundational in the prevention of the subsequent waves of this pandemic along with future infectious disease outbreaks. In this Review, we aim at presenting a roadmap to the bioanalytical testing of COVID-19, with a focus on the performance metrics as well as the limitations of various techniques. The state-of-the-art technologies, mostly limited to centralized laboratories, set the clinical metrics against which the emerging technologies are measured. Technologies for point-of-care and do-it-yourself testing are rapidly emerging, which open the route for testing in the community, at home, and at points-of-entry to widely screen and monitor individuals for enabling normal life despite of an infectious disease pandemic. The combination of different classes of diagnostic technologies (centralized and point-of-care and relying on multiple biomarkers) are needed for effective diagnosis, treatment selection, prognosis, patient monitoring, and epidemiological surveillance in the event of major pandemics such as COVID-19.
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.
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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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