Point‐of‐Care Urinary Tract Infection (UTI) Diagnosis Enhanced by Nanostructured Biosensors: Review Paper
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urinary tract infections (UTIs) are the most common nosocomial infection in North America leading to over $12 billion in annual health care costs. UTIs can significantly reduce the quality of life and, in severe cases, result in sepsis and mortality. According to Public Health Ontario, over 80% of long‐term care home (LTCH) residents with asymptomatic bacteriuria are treated with antibiotics, however, less than 50% of the antibiotic treatments for UTIs show clinical benefit. Current confirmatory processes for UTIs are primarily dependent on the completion of urine cultures which can result in a delay of more than 24 h. Therefore, there is a need to develop new efficient diagnostic methods to provide timely test results and prevent multidrug resistance. Emerging nanomaterials with special physical and chemical properties have demonstrated great potential in rapid detection of UTI‐associated bacteria. This review paper provides a thorough analysis of current diagnostic tools for UTIs. Emerging nanostructured biosensors are reviewed to elucidate the most recent progress in the detection of uropathogens. It is believed that advanced biosensors integrated with nanotechnology will contribute to the timely diagnosis of UTIs and improve the accuracy of the results, which will lead to better treatment of this prevalent clinical condition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».