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Enregistrement W3131869039 · doi:10.36106/ijsr/4315612

A CONTROLLED CLINICAL STUDY TO EVALUATE A PROPRIETARY NON-INVASIVESMARTPHONE BASED DIGITAL BIOMARKER TOOL LYFAS® IN ENABLING EARLYDETECTION OF COVID-19 INFECTION AMONG ASYMPTOMATIC INDIVIDUALS

2021· article· en· W3131869039 sur OpenAlexaff
Rupam Das, Shushila Kataria, Pooja Sharma, Kannan Janakiraman, Madhur Shrivastava, Geetha Mahadevappa

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensProbity Medical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptomaticPandemicMedicinePopulationBiomarkerCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseIntensive care medicineSerologyCardiorespiratory fitnessInternal medicineImmunologyInfectious disease (medical specialty)BiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 2019 (COVID-19), is a pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). With the increasing number of individuals infected with COVID-19, there is a growing need for easy, dependable, accurate, scalable, and cost-effective tools. These tools should serve the purpose of population screening/surveillance, diagnosis, and prognosis. Unlike the other pandemics in the past, the current viral infection presents itself with long incubation period up to 14days. This situation is challenging because it results in an extremely high proportion of asymptomatic individuals (up to 80% and more). These individuals in turn contribute to high risk of transmission among the vulnerable population with coexisting diseases and the aged. Currently, the real time PCR test and serology is being largely employed only in symptomatic individuals. Therefore, there is a need for a dependable additional test to identify the asymptomatic individuals, to qualify them for the conrmatory rtPCR and/or serology tests. To meet these the above requirement, we decided to repurpose and test our proprietary non-invasive smartphone-based health screening mobile application Lyfas. The validated parameters captured from Lyfas were found to be inherent indicators of several cardiorespiratory, cardiovascular, autonomic nervous system, hematology and biochemistry anomalies. Apparently, these anomalies were also found and reported as early indicators of COVID-19 infection. Therefore, by means of rationale selection of these parameters, we derived a unique LYFAS_COVID_SCORE to enable detection and prioritize conrmatory testing for asymptomatic individuals. A controlled clinical study was conducted in 25(n=25) subjects to prove the hypothesis and establish the difference in LYFAS_COVID_SCORE between an infected and non-infected group of individuals. The LYFAS_COVID_SCORE derived out of this clinical study was found to be different between the two groups. The positive infected test group had a signicantly high(p=.00012) median score of 19.8(range 9.9 to 22.1) compared to 6.9(range 2.2 to 7.8) that of the healthy uninfected control group. The accuracy, sensitivity and the specicity of the study was found to be 92%, 93.2% and 90% respectively. The result of this study is therefore an evidence to use Lyfas as a potential tool in the identication, screening, and surveillance of asymptomatic individuals. The ndings from the study deserves to be extended to a large population conrmatory clinical study to add proof and value to the tool.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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