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Enregistrement W4308731706 · doi:10.1155/2022/3600354

Noninvasive Approach of <i>Plasmodium falciparum</i> Molecular Detection for Malaria Surveillance in Malaria Endemic Areas in Cameroon

2022· article· en· W4308731706 sur OpenAlexfundno aff
Palmer Masumbe Netongo, Séverin Donald Kamdem, Ardin Ouayoue, Theophile Patrick Djiokeng, Sophie Wankio Toju, Eric Berenger Tchoupe, Prisca Voussou Djivida, Irénée Domkam, Wilfred Fon Mbacham

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésMalariaPlasmodium falciparumVirologyPlasmodium (life cycle)MedicineEndemic diseasesBiologyImmunologyParasite hostingComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Accurate, cost‐effective, and noninvasive alternative molecular methods are needed for detecting low malaria parasitemia. The currently‐used nested polymerase chain reaction (nPCR) requires blood as well as skilled personnel in order to minimise the risk of bloodborne disease transmission. Therefore, this study is aimed at assessing the accuracy of a noninvasive and more affordable malaria diagnosis with saliva using the loop‐mediated isothermal amplification (LAMP) technique. Methods. A cross‐sectional study was conducted in the Centre and Southwest regions of Cameroon. Matched blood and saliva samples collected from symptomatic and asymptomatic participants were tested for malaria using rapid diagnostic tests, microscopy, PCR, and LAMP. Statistics were performed using R studio software at 95% confidence interval. Results . A total of 100 participants (65% symptomatic and 35% asymptomatic) aged between 1 and 74 years with a balanced gender distribution ratio of 1.08 were included in our study. The prevalence of malaria was 61%, 57%, 59%, 42%, 35%, 17%, and 16% for blood‐RDT, blood‐PCR, blood‐LAMP, blood‐RT‐LAMP, saliva‐PCR, saliva‐RT‐LAMP, and saliva‐LAMP, respectively. Both saliva and blood showed a sensitivity of 43.90% and respective specificities of 68.75% and 57.62%. When using RT‐LAMP, sensitivities of 49.38% and 48.21% and specificities of 94.11% and 66.67% were recorded for saliva and blood, respectively. Sensitivities of 70.23% and 73.49% and specificities of 62.5% and 76.47% were recorded, respectively, for saliva‐LAMP and saliva‐RT‐LAMP when compared to saliva‐PCR as the gold standard. Saliva‐LAMP and saliva‐RT‐LAMP had a fair agreement ( к = 0.221 and 0.352, respectively) with saliva‐PCR. Homemade LAMP and RT‐LAMP technologies match the WHO recommendations and after proper validation in a larger sample size, could serve for malaria diagnosis in developing countries.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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