Evaluation of low-cost techniques to detect sickle cell disease and β-thalassemia: an open-label, international, multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sickle cell disease (SCD) persists as a major global health problem, disproportionately affecting children in low- and middle-income countries (LMIC). Accurate and low-cost point-of-care techniques are urgently needed in LMIC to detect carrier or disease forms with haemoglobin S (HbS) and other variants like β-thalassemia. Methods: An open-label, international, multicentre study was conducted at clinical sites in Nepal and Canada. Blood samples were collected from healthy volunteers (HbAA) and participants with known haemoglobinopathies (HbA/β-thalassemia, HbAS, HbS/β-thalassemia, HbSS). The performance of six low-cost tests (Conventional sickling test; HbS solubility test; HemoTypeSC; Sickle SCAN; Gazelle Hb variant test; Automated sickling test using automated microscopy and machine learning) was evaluated against HPLC (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT05506358). Findings: Between September 2022 and March 2023, we enrolled 138 participants (aged 2-74 years; 59% female, 41% male) at clinical sites in Nepal and Canada. Four low-cost tests (HemoTypeSC, Sickle SCAN, Gazelle, and automated sickling), which could identify phenotypes, detected severe SCD (HbSS, HbS/β-thalassemia) accurately (sensitivity >96%; specificity >99%). In contrast, for carrier forms, HemotypeSC and Sickle SCAN only detected HbAS (sensitivity >97%; specificity 100%) and not HbA/β-thalassemia (sensitivity 0%; specificity 100%), while Gazelle detected HbAS (sensitivity 100%, specificity 100%) and HbA/β-thalassemia (sensitivity 91%, specificity 99%), and automated sickling test detected both trait conditions (HbAS and HbA/β-thalassemia; sensitivity 85%, specificity 85%). Interpretation: When HbS co-exists with β-thalassemia, Gazelle and automated sickling test accurately identify severe SCD and carrier forms. However, HemotypeSC and Sickle SCAN miss β-thalassemia trait, and need to be complemented with other low-cost tests. Funding: UBCPSI, Canada Research Chairs, UBC HIFI Awards, UBC 4YF, Naiman Vickars Endowment fund.
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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) | 0,000 | 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 ».