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Enregistrement W3134527415 · doi:10.1093/cid/ciab221

The Role of Ultrasensitive Molecular Methods for Detecting Malaria—The Broader Perspective

2021· review· en· W3134527415 sur OpenAlexafffund
Claire Kamaliddin, Colin J. Sutherland, Sandrine Houzé, Gilles Cottrell, Valérie Briand, Daniel Castañeda-Mogollón, Dylan R. Pillai

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaAssistance Publique - Hôpitaux de ParisPublic Health England
Mots-clésMalariaMedicineLoop-mediated isothermal amplificationMolecular diagnosticsPerspective (graphical)Recombinase Polymerase AmplificationComputational biologyIntensive care medicineVirologyImmunologyBioinformaticsComputer scienceBiologyGeneticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasensitive molecular diagnostics are lowering the limit of detection for malaria parasites in the blood and providing insights not captured by conventional tools such as microscopy and rapid antigen tests. Low-level malaria infections identified by molecular tools may influence clinical outcomes, transmission events, and elimination efforts. While many ultrasensitive molecular methods require well-equipped laboratories, technologies such as loop-mediated isothermal amplification and recombinase polymerase amplification provide more portable and analytically sensitive solutions. These tools may benefit asymptomatic patient screening, antenatal care, and elimination campaigns. We review the recent evidence, offer our perspective on the impact of these new tests, and identify future research priorities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,441 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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