Diagnosis of COVID-19 for controlling the pandemic: A review of the state-of-the-art
Notice bibliographique
Résumé
To date, health organizations and countries around the world are struggling to completely control the spread of the coronavirus disease 2019 (COVID-19). Scientists and researchers are developing tests for the rapid detection of individuals who may carry the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), while striving to find a suitable vaccine to immunize healthy individuals. As there are clinically reported cases of asymptomatic carriers of SARS-CoV-2, fast and accurate diagnosis plays an important role in the control and further prevention of this disease. Herein, we present recent technologies and techniques that have been implemented for the diagnosis of COVID-19. We summarize the methods created by different research institutes as well as the commercial devices and kits developed by companies for the detection of SARS-CoV-2. The description of the existing methods is followed by highlighting their advantages and challenges. Finally, we propose some promising techniques that could potentially be applied to the detection of SARS-CoV-2, and tracing the asymptomatic carriers of COVID-19 rapidly and accurately in the early stages of infection, based on reviewing the research studies on the detection of similar infectious viruses, especially severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus, and Middle East respiratory syndrome (MERS) coronavirus.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».