Multispectral imaging for MicroChip electrophoresis enables point-of-care newborn hemoglobin variant screening
Notice bibliographique
Résumé
Hemoglobin (Hb) disorders affect nearly 7% of the world's population. Globally, around 400,000 babies are born annually with sickle cell disease (SCD), primarily in sub-Saharan Africa where morbidity and mortality rates are high. Screening, early diagnosis, and monitoring are not widely accessible due to technical challenges and cost. We hypothesized that multispectral imaging will allow sensitive hemoglobin variant identification in existing affordable paper-based Hb electrophoresis. To test this hypothesis, we developed the first integrated point-of-care multispectral Hb variant test: Gazelle-Multispectral. Here, we evaluated the accuracy of Gazelle-Multispectral for Hb variant newborn screening in 265 newborns with known hemoglobin variants including hemoglobin A (Hb A), hemoglobin F (Hb F), hemoglobin S (Hb S) and hemoglobin C (Hb C). Gazelle-Multispectral detected levels of Hb A, Hb F, Hb S, and Hb C/E/A 2 , demonstrated high correlations with the results reported by laboratory gold standard high performance liquid chromatography (HPLC) at Pearson Correlation Coefficient=0.97, 0.97, 0.93, and 0.95. Gazelle-Multispectral demonstrated accuracy of 96.8% in subjects of 0–3 days, and 96.9% in newborns. The ability to obtain accurate results on newborn samples suggest that Gazelle-Multispectral can be suitable for large-scale newborn screening and for diagnosis of SCD in low resource settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».