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Record W4390558256 · doi:10.62035/rca.1.12

Diagnósticos point-of-care: amplificación isotérmica mediada por asas como alternativa para la detección y prevención del síndrome urémico hemolítico

2020· article· es· W4390558256 on OpenAlexaff
Ezequiel Blanco, Rosana Alves

Bibliographic record

VenueRevista Científica ANMAT · 2020
Typearticle
Languagees
FieldEngineering
TopicBiosensors and Analytical Detection
Canadian institutionsAbbott (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El Síndrome Urémico Hemolítico (SUH) es una enfermedad que se caracteriza por un fracaso renal agudo (o crónico) que afectaprincipalmente a la población pediátrica. Su etiología es variable, aunque la más frecuente está asociada a la ingesta de alimentos contaminados con Escherichia coli productora de toxina Shiga. En Argentina, esta enfermedad representa un grave problema de salud pública debido a la tasa alta de ocurrencia y a la falta de un tratamiento específico; esto revela la importancia de la inmediatez y la eficiencia con que intervienen todos los agentes involucrados en la prevención primaria a fin de reducir el impacto sanitario. En este entramado se discute la aplicación de la técnica de Amplificación Isotérmica de ácidos nucleicos Mediada por Asas (LAMP, por sus siglas en inglés), cómo método de diagnóstico alternativo a la Reacción en Cadena de la Polimerasa (PCR, por sus siglas en inglés), hoy ampliamente utilizada en centros de referencia. Para el desarrollo de este trabajo se llevó a cabo una revisión bibliográfica para analizar el contraste PCR vs LAMP en el marco de los requisitos “ASSURED” de técnicas point-of-care adoptados por la Organización Mundial de la Salud. Con un inicial abordaje molecular, se resaltan características diagnósticas, tales como la universalidad de la aplicación, especificidad, sensibilidad de la técnica, las cuales postulan a la LAMP como una herramienta rápida, oportuna y confiable para la detección de una gran cantidad de patógenos bacterianos.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.507
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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