Distance-based lateral flow immunoassay for quantitative detection of C-reactive protein in cardiovascular risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
C-reactive protein (CRP) is a key biomarker of inflammation, widely utilized for predicting cardiovascular disease (CVD) risk. Conventional detection methods often require sophisticated equipment and skilled personnel, limiting their accessibility in point-of-care testing (POCT). This study presents a novel distance-based lateral flow immunoassay (Dist-LFIA) for semi-quantitative CRP detection, offering a simple, portable, and cost-effective alternative. The device visually categorizes CRP levels into risk groups—low (<1 mg/L), intermediate (1–3 mg/L), and high (4–10 mg/L)—based on the length of a colorimetric signal, enabling easy interpretation without the need for advanced instrumentation. The Dist-LFIA demonstrated excellent analytical performance, achieving a detection limit of 0.12 mg/L, comparable recovery rates to immunoturbidimetry , and sustained stability over prolonged periods. Observer reliability tests confirmed strong intra- and inter-reader agreements, ensuring consistent and reproducible results. Additionally, the device features a straightforward fabrication process, making it highly scalable and suitable for resource-limited settings. Unlike traditional methods, which often depend on auxiliary devices or complex protocols, the Dist-LFIA provides immediate, equipment-free results. This innovation enhances accessibility to CRP-based diagnostics, facilitating early CVD risk assessment in home settings, remote areas, and under-resourced healthcare environments. Its versatility promises broader applications in diagnostics beyond CVD prediction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».