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Enregistrement W3205652953 · doi:10.1007/s00216-021-03671-3

Paper and thread as media for the frugal detection of urinary tract infections (UTIs)

2021· review· en· W3205652953 sur OpenAlexfundno aff
Amrutha Hasandka, Ankita Singh, Anusha Prabhu, Hardik Ramesh Singhal, M. S. Giri Nandagopal, Naresh Kumar Mani

Notice bibliographique

RevueAnalytical and Bioanalytical Chemistry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVision Group on Science and TechnologyScience and Engineering Research BoardIndian Council of Medical ResearchMcGill University
Mots-clésModalitiesComputer scienceThread (computing)Software portabilityUrinary systemHealth careMedicineRisk analysis (engineering)Intensive care medicineInternal medicinePolitical scienceOperating systemSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urinary tract infections (UTIs) make up a significant proportion of the global burden of disease in vulnerable groups and tend to substantially impair the quality of life of those affected, making timely detection of UTIs a priority for public health. However, economic and societal barriers drastically reduce accessibility of traditional lab-based testing methods for critical patient groups in low-resource areas, negatively affecting their overall healthcare outcomes. As a result, cellulose-based materials such as paper and thread have garnered significant interest among researchers as substrates for so-called frugal analytical devices which leverage the material's portability and adaptability for facile and reproducible diagnoses of UTIs. Although the field may be only in its infancy, strategies aimed at commercial penetration can appreciably increase access to more healthcare options for at-risk people. In this review, we catalogue recent advances in devices that use cellulose-based materials as the primary housing or medium for UTI detection and chart out trends in the field. We also explore different modalities employed for detection, with particular emphasis on their ability to be ported onto discreet casings such as sanitary products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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