Perspective Chapter: Microfluidic Technologies for On-Site Detection and Quantification of Infectious Diseases – The Experience with SARS-CoV-2/COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 2 years, the economic and infrastructural damage incurred by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has exposed several limitations in the world’s preparedness for a pandemic-level virus. Conventional diagnostic techniques that were key in minimizing the potential transmission of SARS-CoV-2 were limited in their overall effectiveness as on-site diagnostic devices due to systematic inefficiencies. The most prevalent of said inefficiencies include their large turnaround times, operational costs, the need for laboratory equipment, and skilled personnel to conduct the test. This left many people in the early stages of the pandemic without the means to test themselves readily and reliably while minimizing further transmission. This unmet demand created a vacuum in the healthcare system, as well as in industry, that drove innovation in several types of diagnostic platforms, including microfluidic and non-microfluidic devices. In this chapter, we will explore how integrated microfluidic technologies have facilitated the improvements of previously existing diagnostic platforms for fast and accurate on-site detection of infectious diseases.
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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 ».