Breath collection protocol for SARS-CoV-2 testing in an ambulatory setting
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
Abstract Background . The SARS-CoV-2 pandemic changed the way the society functioned. The race to develop a rapid, non-invasive, widely available test resulted in multiple studies examining the potential of breath to be that ‘game changing test’. Breath sampling is a non-invasive point of care test, but SAR-CoV-2 has introduced a level of danger into collection and analysis that requires a change in workflow to keep staff and participants safe. We developed a SARS-CoV 2 breath test work flow for collection and processing of breath samples in an ambulatory care setting and prospectively evaluated the protocol. Protocol development included testing the effect of respiratory filters on the integrity and reproducibility of breath samples. Methods . Prospective, observational study conducted at community COVID-19 testing sites, collecting breath samples from patients presenting for RT-PCR testing. Breath was collected via Tedlar®, and/or BioVOC-2™ as well as an environmental sample for all participants. Samples were transferred to Tenex tubes, dry purged and analyzed using a Centri automated sample introduction machine, GC, and a Bench-ToF-HD. Results . We successfully collected and processed 528 breath samples from 393 participants at community-based ambulatory COVID-19 test sites. The majority of samples were collected before vaccines were available and throughout the emergence of the Delta Variant. No staff member was infected. Conclusion . We demonstrated a safe workflow for the collection, handling, transport, storage, and analysis of breath samples during the pandemic collecting highly infectious SARS-CoV-2 positive breath samples. This was done without filters as they added complexity to the breath matrix, jeopardizing the sample integrity.
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.
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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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