Tools and Techniques for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2)/COVID-19 Detection
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 coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, caused by severe acute respiratory disease coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has led to millions of confirmed cases and deaths worldwide. Efficient diagnostic tools are in high demand, as rapid and large-scale testing plays a pivotal role in patient management and decelerating disease spread. This paper reviews current technologies used to detect SARS-CoV-2 in clinical laboratories as well as advances made for molecular, antigen-based, and immunological point-of-care testing, including recent developments in sensor and biosensor devices. The importance of the timing and type of specimen collection is discussed, along with factors such as disease prevalence, setting, and methods. Details of the mechanisms of action of the various methodologies are presented, along with their application span and known performance characteristics. Diagnostic imaging techniques and biomarkers are also covered, with an emphasis on their use for assessing COVID-19 or monitoring disease severity or complications. While the SARS-CoV-2 literature is rapidly evolving, this review highlights topics of interest that have occurred during the pandemic and the lessons learned throughout. Exploring a broad armamentarium of techniques for detecting SARS-CoV-2 will ensure continued diagnostic support for clinicians, public health, and infection prevention and control for this pandemic and provide advice for future pandemic preparedness.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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