Cell-free DNA as a complementary diagnostic tool for neglected tropical diseases towards achieving the WHO NTDs elimination by 2030
Notice bibliographique
Résumé
Neglected Tropical Diseases (NTDs) continue to ravage the poorest regions of the world, with over 600 million people being affected in Sub-Saharan Africa. The global burden of NTDs within these regions is staggering, particularly post-COVID-19 pandemic, where the emerging infection intercepted the existing eradication efforts and protocols such as the Mass Drug Administration (MDA). This further complicated the approaches laid down to achieve the endgame program of eliminating the neglect and transmission of NTDs. To compensate for the detriment of COVID-19's interruption, accurate and timely diagnoses play a vital role in attaining the objectives of the WHO's goal of NTD elimination by 2030. To this effect, alternative approaches in diagnostics are urgently needed, particularly with the inadequacy of current diagnostic strategies for NTDs. Cell-free DNA (cfDNA) has shown great promise in detecting NTDs. Several studies have demonstrated its potential for diagnosing diseases such as malaria, leishmaniasis, and schistosomiasis. However, the adoption of cfDNA in NTD research faces several challenges, including the cost of the procedure, standardization, and technical expertise. Proper capacity building and training can mitigate some of these challenges. However, despite these limitations, the affordability of cfDNA detection is improving due to increased awareness of the approach and researchers' integration considerations into current diagnostic routines. In conclusion, while there are challenges to adopting cfDNA in NTD research, it remains a promising alternative strategy to be considered in the fight against NTDs.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».