Point-of-Care Sample Preparation and Automated Quantitative Detection of Schistosoma haematobium Using Mobile Phone Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Schistosoma haematobium continues to pose a significant public health burden despite ongoing global control efforts. One of several barriers to sustained control (and ultimately elimination) is the lack of access to highly sensitive diagnostic or screening tools that are inexpensive, rapid, and can be used at the point of sample collection. Here, we report an automated point-of-care diagnostic based on mobile phone microscopy that rapidly images and identifies S. haematobium eggs in urine samples. Parasite eggs are filtered from urine within a specialized, inexpensive cartridge that is then automatically imaged by the mobile phone microscope (the "SchistoScope"). Parasite eggs are captured at a constriction point in the tapered cartridge for easy imaging, and the automated quantification of eggs is obtained upon analysis of the images by an algorithm. We demonstrate S. haematobium egg detection with greater than 90% sensitivity and specificity using this device compared with the field gold standard of conventional filtration and microscopy. With simple sample preparation and image analysis on a mobile phone, the SchistoScope combines the diagnostic performance of conventional microscopy with the analytic performance of an expert technician. This portable device has the potential to provide rapid and quantitative diagnosis of S. haematobium to advance ongoing control efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».