A collection of the novel coronavirus (COVID-19) detection assays, issues, and challenges
Notice bibliographique
Résumé
The global pandemic of COVID-19 has rapidly increased the number of infected cases as well as asymptomatic individuals in many, if not all the societies around the world. This issue increases the demand for accurate and rapid detection of SARS-CoV-2. While accurate and rapid detection is critical for diagnosing SARS-CoV-2, the appropriate course of treatment must be chosen to help patients and prevent its further spread. Testing platform accuracy with high sensitivity and specificity for SARS-CoV-2 is equally important for clinical, regional, and global arenas to mitigate secondary transmission rounds. The objective of this article is to compare the current detection technology and introduce the most accurate and rapid ones that are suitable for pandemic circumstances. Hence, the importance of rapid detection in societies is discussed initially. Following this, the current technology for rapid detection of SARS-CoV-2 is explained and classified into three different categories: nucleic acid-based, protein-based, and point of care (PoC) detection testing. Then, the current issues for diagnostic procedures in laboratories are discussed. Finally, the role of new technologies in countering COVID-19 is also introduced to assist researchers in the development of accurate and timely detection of coronaviruses. As coronavirus continues to affect human lives in a detrimental manner, the development of rapid and accurate virus detection methods could promote COVID-19 diagnosis accessible to both individuals and the mass population at patient care. In this regard, rRT-PCR and multiplex RT-PCR detection techniques hold promise.
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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 | 0,022 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».