Roadmap to the Bioanalytical Testing of COVID-19: From Sample Collection to Disease Surveillance
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.
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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 | 0,032 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».