Microfluidic methods for the diagnosis of acute respiratory tract infections
Notice bibliographique
Résumé
Acute respiratory tract infections (ARTIs) are caused by sporadic or pandemic outbreaks of viral or bacterial pathogens, and continue to be a considerable socioeconomic burden for both developing and industrialized countries alike. Diagnostic methods and technologies serving as the cornerstone for disease management, epidemiological tracking, and public health interventions are evolving continuously to keep up with the demand for higher sensitivity, specificity and analytical throughput. Microfluidics is becoming a key technology in these developments as it allows for integrating, miniaturizing and automating bioanalytical assays at an unprecedented scale, reducing sample and reagent consumption and improving diagnostic performance in terms of sensitivity, throughput and response time. In this article, we describe relevant ARTIs-pneumonia, influenza, severe acute respiratory syndrome, and coronavirus disease 2019-along with their pathogenesis. We provide a summary of established methods for disease diagnosis, involving nucleic acid amplification techniques, antigen detection, serological testing as well as microbial culture. This is followed by a short introduction to microfluidics and how flow is governed at low volume and reduced scale using centrifugation, pneumatic pumping, electrowetting, capillary action, and propagation in porous media through wicking, for each of these principles impacts the design, functioning and performance of diagnostic tools in a particular way. We briefly cover commercial instruments that employ microfluidics for use in both laboratory and point-of-care settings. The main part of the article is dedicated to emerging methods deriving from the use of miniaturized, microfluidic systems for ARTI diagnosis. Finally, we share our thoughts on future perspectives and the challenges associated with validation, approval, and adaptation of microfluidic-based systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».