Progress and Challenges of Point-of-Need Photonic Biosensors for the Diagnosis of COVID-19 Infections and Immunity
Notice bibliographique
Résumé
The new coronavirus disease, COVID-19, caused by SARS-CoV-2, continues to affect the world and after more than two years of the pandemic, approximately half a billion people are reported to have been infected. Due to its high contagiousness, our life has changed dramatically, with consequences that remain to be seen. To prevent the transmission of the virus, it is crucial to diagnose COVID-19 accurately, such that the infected cases can be rapidly identified and managed. Currently, the gold standard of testing is polymerase chain reaction (PCR), which provides the highest accuracy. However, the reliance on centralized rapid testing modalities throughout the COVID-19 pandemic has made access to timely diagnosis inconsistent and inefficient. Recent advancements in photonic biosensors with respect to cost-effectiveness, analytical performance, and portability have shown the potential for such platforms to enable the delivery of preventative and diagnostic care beyond clinics and into point-of-need (PON) settings. Herein, we review photonic technologies that have become commercially relevant throughout the COVID-19 pandemic, as well as emerging research in the field of photonic biosensors, shedding light on prospective technologies for responding to future health outbreaks. Therefore, in this article, we provide a review of recent progress and challenges of photonic biosensors that are developed for the testing of COVID-19, consisting of their working fundamentals and implementation for COVID-19 testing in practice with emphasis on the challenges that are faced in different development stages towards commercialization. In addition, we also present the characteristics of a biosensor both from technical and clinical perspectives. We present an estimate of the impact of testing on disease burden (in terms of Disability-Adjusted Life Years (DALYs), Quality Adjusted Life Years (QALYs), and Quality-Adjusted Life Days (QALDs)) and how improvements in cost can lower the economic impact and lead to reduced or averted DALYs. While COVID19 is the main focus of these technologies, similar concepts and approaches can be used and developed for future outbreaks of other 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».