Diagnosis and Assessment of Human Filarial Infections: Current Status and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of human filarial infections, despite important advances in recent years, remains in need of more practical and more informative improvements. Accurate diagnosis and assessment of these infections is vital for the medical management of individuals who become infected with a filarial parasite. However, it is also currently extremely important for the initiation, monitoring, and evaluation of the major elimination programs that are underway in endemic countries across the globe targeting the two most clinically significant human filarial diseases. Identification and assessment of these infections have often been inhibited by clinically silent periods before pathognomonic presentations occur in an individual, thus placing emphasis on the need for increased specific and sensitive biomarkers as indicators of infection. In addition, valid and practical evaluation methods for monitoring large filariasis endemic populations are central to the road to success in global efforts to eliminate the transmission of onchocerciasis and eliminate lymphatic filariasis as a public health problem. This chapter discusses aspects of diagnosis and assessment from a practical context, addresses both the needs and challenges that are faced in the development of functional diagnostic tools for filarial infections, and makes suggestions as to potential approaches for research in this area. This discussion is not intended to be a comprehensive review of all aspects of this wide and diverse subject; rather, it emphasizes the need to consider the biology of these parasites in developing new tests, the locations in which they are to be used, and sampling procedures that are acceptable and practical for the assessment of filariasis-endemic populations.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,017 | 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 ».