Evaluation of a near-patient SARS-CoV-2 novel rapid diagnostic platform
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to test a novel device and methodology based on the "Pebble" platform and real-time quantitative colorimetric loop-mediated isothermal amplification (qcLAMP) during SARS-CoV-2 detection using crude samples and extracted RNA. The new method employs an inexpensive lightweight device aimed toward rapid point-of-care testing. An extensive evaluation was performed consisting of 1,693 clinical samples across five independent clinical testing centers. Positive colorimetric results were observed within 20 minutes of testing. At a 20-minute time-to-positive cut-off, the specificity is 98.5% with a diagnostic accuracy of 91.9%, compared to qPCR assays. Our findings indicate that the SARS-CoV-2 qcLAMP diagnostic assay in conjunction with the Pebble device is ideal for point-of-care/near-patient testing.IMPORTANCEHere, we describe our analyses and validation of a novel real-time quantitative colorimetric loop-mediated isothermal amplification (qcLAMP) device, available under the name "Pebble" and associated SARS-CoV-2 diagnostic qcLAMP assay for clinical diagnostic use. The analyses were performed in five independent testing sites across Europe using clinical samples from the associated clinical sites and support the use of "pebble" and associated kit in the diagnostic environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».