MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311227539 · doi:10.4269/ajtmh.22-0527

High Sensitivity of Mobile Phone Microscopy Screening for Schistosoma haematobium in Azaguié, Côte d’Ivoire

2022· article· en· W4311227539 sur OpenAlexafffund
Jean T. Coulibaly, Kigbafori D. Silué, Maxim Armstrong, María Díaz de León Derby, Michael V. D’Ambrosio, Daniel A. Fletcher, Jennifer Keiser, Karla Fisher, Jason R. Andrews, Isaac I. Bogoch

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Tropical Medicine and Hygiene · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryDepartment of Medicine, University of TorontoUC Berkeley College of ChemistryStanford Bio-XSchool of Medicine, Stanford UniversityUniversity of TorontoUniversität Basel
Mots-clésSchistosoma haematobiumSchistosomiasisMobile phoneCote d ivoireMicroscopySchistosomaNeglected tropical diseasesEnvironmental healthBiologyMedicineImmunologySchistosoma mansoniPathologyHelminthsComputer scienceDiseaseTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schistosomiasis infections continue to impact African settings disproportionately, and there is an urgent need for novel tools to evaluate infection control and elimination strategies at the community level. Mobile phone microscopes are portable and semiautomated devices with multiple applications for screening neglected tropical diseases. In a community-based schistosomiasis screening program in Azaguié, Côte d'Ivoire, mobile phone microscopy demonstrated a sensitivity of 85.7% (95% CI: 69.7-95.2%) and specificity of 93.3% (95% CI: 87.7-96.9%) for Schistosoma haematobium identification compared with conventional light microscopy, and 95% sensitivity (95% CI: 74.1-99.8%) with egg concentrations of five or more per 10 mL of urine. Mobile phone microscopy is a promising tool for schistosomiasis control and elimination efforts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Tropical Medicine and HygieneMême sujetParasites and Host InteractionsTravaux en français237 207