Artykuł metodologiczny

Analiza porównawcza automatycznego analizatora kału w porównaniu z bezpośrednią mikroskopią rozmazu na mokro w celu wykrywania infekcji pasożytniczych w próbkach kału

DOI:

10.3791/67706

⸱

25 kwietnia 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Laboratory Medicine, Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Infekcje pasożytnicze stanowią poważne wyzwanie dla zdrowia publicznego, szczególnie w krajach i regionach rozwijających się. W tym badaniu porównano automatyczny analizator kału w celu oceny jego skuteczności diagnostycznej z tradycyjną metodą bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wraz z rozwojem społeczno-ekonomicznym, częstość występowania chorób pasożytniczych jelit znacznie spadała z roku na rok. Jednak infekcje pasożytnicze pozostają poważnym problemem zdrowia publicznego na całym świecie, szczególnie w krajach i regionach rozwijających się. Szybka diagnoza i leczenie mają kluczowe znaczenie dla kontrolowania rozprzestrzeniania się tych chorób. Tradycyjna metoda bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro, choć szeroko stosowana, jest pracochłonna, podatna na zanieczyszczenia i zależna od umiejętności technika. W tym artykule przedstawiono automatyczny analizator kału, który automatyzuje przetwarzanie próbek kału, oferując zalety w porównaniu z tradycyjną metodą bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro, takie jak łatwość obsługi, szybkie wykrywanie, czyste i higieniczne środowisko pracy oraz wysoka czułość i swoistość, zwiększając w ten sposób wydajność i dokładność diagnostyki.

Porównaliśmy trzy różne metody analizy kału: metodę bezpośredniego mokrego mikroskopu rozmazowego, automatycznego analizatora kału (raport AI) i automatycznego analizatora kału (audyt użytkownika). Raport AI wykorzystuje zautomatyzowaną analizę obrazu i algorytmy uczenia maszynowego do identyfikacji składników, takich jak pasożyty i jaja w próbkach kału. Ta metoda może szybko przetwarzać dużą liczbę próbek, zwiększając wydajność. Audyt użytkownika również wykorzystuje automatyczny analizator kału, ale obejmuje dodatkowy etap audytu użytkownika. Doświadczeni technicy przeglądają raport AI, aby zwiększyć dokładność i wiarygodność wyników. Analizator wykazał czułość 84,31% dla raportów AI i 94,12% dla audytów użytkowników, a także swoistość 98,71% dla raportów AI i 99,69% dla audytów użytkowników, co czyni go nieocenionym narzędziem do diagnozy klinicznej i leczenia infekcji pasożytniczych.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Globalnie, choroby pasożytnicze jelit nadal stanowią poważny problem zdrowia publicznego, głównie w krajach rozwijających się. Dane historyczne Komisji Zdrowia i Opieki Społecznej Chińskiej Republiki Ludowej wskazują na wyraźny spadek wskaźników infekcji z 62,63% w 1992 r. do 5,96% w 2015 r1,2,3. Pomimo dramatycznego spadku1, z ważonym rozpowszechnieniem w kraju wynoszącym 0,47% i szacowaną liczbą 5,98 miliona zakażonych osób3, częstość występowania infekcji Clonorchis sinensis w populacji Guangdong pozostaje szczególnie wysoka i wynosi 4,90%4. Niektóre regiony, takie jak Guangdong, nadal wykazują wyższe wskaźniki infekcji C. sinensis, co podkreśla potrzebę precyzyjnych metod diagnostycznych.

Diagnozowanie chorób pasożytniczych można osiągnąć za pomocą badań mikroskopowych, obrazowania medycznego, metod serologicznych i molekularnych. Analiza serologiczna z użyciem testu immunoenzymatycznego (ELISA) jest pomocna w diagnostyce choroby pasożytniczej, ale czułość jest umiarkowana, na poziomie około 80%5. Techniki diagnostyczne biologii molekularnej charakteryzują się wysoką czułością i swoistością6, ale są utrudnione przez uciążliwe, czasochłonne operacje i wysokie koszty testów, co czyni je nieodpowiednimi do rutynowych testów na dużą skalę.

Wykrycie jaj C. sinensis w kale pacjenta jest podstawą do potwierdzenia diagnozy. Metoda grubego rozmazu Kato-Katza, która poszukuje jaj C. sinensis, jest klasyczną metodą powszechnie stosowaną do diagnozowania chorób pasożytniczych7,8. Chociaż jest niedrogi, jest czasochłonny, pracochłonny i nie nadaje się do praktyki klinicznej w obliczu dużej liczby próbek do przebadania. Większość szpitali podstawowej stosuje obecnie metodę bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro. Jednak metoda ta jest nadal czasochłonna i pracochłonna, z nieprzyjemnym zapachem kału i jest podatna na zanieczyszczenie krzyżowe, wysokie ryzyko bezpieczeństwa biologicznego i wyniki, które zależą od wiedzy i staranności personelu testującego9.

Konwencjonalne techniki diagnostyczne, choć cenne, napotykają ograniczenia w czułości i praktyczności. Jednak wraz z ciągłym postępem w nauce i technologii, testy kału stają się coraz bardziej zautomatyzowane i ustandaryzowane. Zautomatyzowane instrumenty, które wykorzystują metody oparte na obrazie cyfrowym do ilościowego wykrywania pasożytów lub jaj pasożytów w kale, zyskują na popularności w laboratoriach klinicznych. Oferują takie zalety, jak łatwość obsługi, szybkie wykrywanie, czyste i higieniczne środowisko pracy oraz wysoka czułość i swoistość. Automatyczny analizator kału wykorzystuje technologię obrazowania cyfrowego do dokumentowania obserwacji mikroskopowych poprzez wykonywanie serii zdjęć cyfrowych w małym i dużym powiększeniu za pomocą mikroskopu i zintegrowanego systemu obrazowania cyfrowego. Następnie system przesyła te obrazy do komputerowego systemu przetwarzania danych, który je identyfikuje i odpowiednio analizuje. W ostatnim czasie podjęliśmy próbę zdiagnozowania spektrum infekcji pasożytniczych, koncentrując się na wykrywaniu pasożytów i ich jaj w próbkach kału. Próbki dodatnie identyfikuje się na podstawie ich cech morfologicznych. Oceniliśmy automatyczny analizator kału do wykrywania pasożytów w próbkach kału i potwierdziliśmy jego potencjał jako uzupełnienie konwencjonalnych metod mikroskopowych. Automatyczny analizator kału składa się z komputera mainframe i towarzyszącego mu oprogramowania zawierającego kilka wyspecjalizowanych jednostek, w tym automatyczną jednostkę do pobierania próbek, jednostkę do pobierania próbek nakłucia, jednostkę do charakterystyki próbki i obserwacji koloru, jednostkę kamery i jednostkę kart odczynników (Rysunek 1).

figure-introduction-1
Rysunek 1: Elementy instrumentu. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

W tym badaniu, 2,305 świeżych próbek kału od pacjentów hospitalizowanych w Szpitalu Ludowym Prowincji Guangdong w lipcu 2024 roku zostało ocenionych w sposób podwójnie ślepy przy użyciu Automatycznego Analizatora Kału i metody Bezpośredniego Mokrego Mikroskopu Mazowego (Rysunek 2). Jedna grupa przeprowadziła testy przy użyciu metody bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro, podczas gdy druga użyła automatycznego analizatora kału z raportem generowanym przez sztuczną inteligencję. Po udokumentowaniu wyników każdej grupy, trzecia grupa eksperymentatorów ręcznie przejrzała obrazy przechwycone przez automatyczny analizator. Naukowcy przeanalizowali je pod kątem podejrzanych pasożytów lub jaj, obrazów, które odbiegały od automatycznej analizy, niewyraźnych lub brakujących obrazów oraz tych ze złożonym tłem zawierającym nadmierne pozostałości. Proces ten polegał na korygowaniu wyników, które następnie nazywano audytem użytkownika Automatycznego Analizatora Kału. Ostatecznie czwarta osoba podsumowała i przeanalizowała statystycznie wyniki. Skuteczność w pełni zautomatyzowanego oprzyrządowania do pomiaru kału oceniono poprzez podwójnie ślepe wykrywanie pasożytów/jaj, porównując czas wykrywania i wyniki w ramach trzech metodologii.

figure-introduction-2
Rysunek 2: Schematyczna ilustracja planu badań. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie zostało zatwierdzone przez Komisję ds. Oceny Etyki Prowincjonalnego Szpitala Ludowego Guangdong, Południowego Uniwersytetu Medycznego, Guangzhou, Chiny (numer zatwierdzenia: KY2024-445-02). Wszyscy uczestnicy podpisali pisemną świadomą zgodę przed zapisem. Odczynniki i sprzęt używany do badania są wymienione w Tabeli Materiałów.

1. Pobieranie próbek

  1. Wykorzystaj probówki do pobierania próbek producenta automatycznego analizatora kału, upewniając się, że są zamknięte, szczelne, czyste, suche, nieprzeciekające i mają odpowiedni otwór i objętość do wielopunktowego pobierania próbek.
  2. Wybierz jak najwięcej świeżego, nieprawidłowego kału, zawierającego śluz, ropę lub krew, z docelową ilością około 0,5 g. Gdy kał jest rozcieńczony lub wodnisty, użyj jednorazowej pipety, aby pobrać niezbędną objętość próbki.
    UWAGA: Należy zachować ostrożność, aby zapobiec zanieczyszczeniu wszystkich próbek kału niepochodzących od pacjentów. Obejmuje to między innymi kał z lewatywy lub środków przeczyszczających na bazie oleju, próbki z basenów lub toalet, kał zanieczyszczony roślinami, glebą, ściekami, środkami dezynfekującymi, detergentami, moczem, krwią menstruacyjną lub białaczką.

2. Metody badania kału

  1. Metoda bezpośredniego mikroskopu rozmazowego na mokro10,11
    1. Nanieś 1-2 krople roztworu soli fizjologicznej na czyste szkiełko mikroskopowe.
    2. Pobrać małą próbkę z nieprawidłowego obszaru lub z wielu obszarów kału w celu rozmazania.
    3. Rozprowadzić próbkę równomiernie na szkiełku. Dostosuj grubość smugi, aby zapewnić widoczność szczegółów.
    4. Umieść szkiełko nakrywkowe na rozmazie, unikając pęcherzyków powietrza.
    5. Skanuj więcej niż 10 pól widzenia przy małym powiększeniu (10x). Jeśli wykryte zostaną jaja lub pasożyty, przełącz się na duże powiększenie (40x) w celu szczegółowej obserwacji morfologicznej.
      UWAGA: Zaleca się badanie zamka w małym powiększeniu w sekwencji "blanków", aby zminimalizować ryzyko chybienia.
  2. Automatyczny analizator kału (Rysunek 3)
    1. Włącz komputer i analizator, kliknij, aby uruchomić oprogramowanie, wprowadź nazwę użytkownika i hasło logowania i poczekaj, aż przyrząd wykona samokontrolę.
    2. Pobrać zakwalifikowany kał za pomocą odpowiedniej probówki do pobierania próbek.
      UWAGA: Preferowaną próbką jest świeży, nieprawidłowy kał zawierający śluz, ropę lub krew o wadze około 0,5 g.
    3. Umieść probówkę do pobierania próbki w uchwycie na próbkę analizatora, umieść stojak na próbki na automatycznym wlocie próbki i kliknij przycisk Start, aby przeprowadzić pierwszy test po samokontroli.
      UWAGA: Kolejne testy będą automatycznie wykrywane i przeprowadzane przez urządzenie. Robot przyrządu sfotografuje próbkę w celu dokumentacji.
    4. Dodać 5 ml rozcieńczalnika do probówki z próbką, dobrze wymieszać przez mieszanie pneumatyczne i pozostawić próbkę do osiadania przed analizą.
      UWAGA: Probówka do pobierania próbek jest wyłożona specjalnym filtrem w celu usunięcia pozostałości bez znaczenia patologicznego, takich jak duże ilości włókien roślinnych, nasion i niestrawionych resztek pokarmowych.
    5. Pozwól, aby próbka przepłynęła do celi zliczającej w celu analizy, gdzie analizator przechwyci mikroskopijne obrazy o wysokiej rozdzielczości pod mikroskopem, a oprogramowanie przetworzy i rozpozna obrazy.
    6. Przełącz się na interfejs wyników, sprawdź obrazy testowe i wyślij wynik do systemu zarządzania informacjami laboratoryjnymi (LIS) lub wydrukuj je.
    7. Kliknij przycisk Zatrzymaj, aby zakończyć test.
    8. Wybierz opcję Opróżnij i zamknij.
    9. Załaduj stojak skoncentrowanym płynem czyszczącym. Przyrząd automatycznie przepłucze się i wyłączy.

figure-protocol-1
Rysunek 3: Przepływ pracy w systemie automatycznego analizatora kału. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

3. Ocena metodologiczna

  1. Obliczanie czasu detekcji
    UWAGA: Czasy wykrywania zostały obliczone poprzez zarejestrowanie czasu rozpoczęcia i zakończenia każdej procedury testowej. Wyniki testów porównano, analizując czułość i swoistość każdej metody w wykrywaniu pasożytów.
    1. Metoda bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro
      1. Dla każdej próbki kału zmierz czas potrzebny do zebrania kału wielkości ziarna ryżu i równomiernie rozprowadź go na szklanym szkiełku.
      2. Zmierz czas potrzebny na odczytanie wyników dla każdego uczestnika.
      3. Dodaj czasy pobierania wymazów i czytania dla każdego uczestnika.
      4. Pomnóż sumę z kroku 3.1.1.3 przez liczbę uczestników, aby uzyskać całkowity czas badania metodą bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro (T1).
      5. Podzielić T1 z kroku 3.1.1.4 przez liczbę badanych próbek, aby uzyskać średni czas badania dla metody bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro (t1).
    2. Automatyczny analizator kału (raport AI)
      UWAGA: Proces może być wykonany przez jedną osobę.
      1. Zmierz czas testu automatycznego analizatora kału dla każdej próbki (T2).
      2. Podziel T2 przez liczbę badanych próbek, aby uzyskać średni czas testu dla automatycznego analizatora kału (raport AI) (t2).
    3. Automatyczny analizator kału (audyt użytkownika)
      1. Zmierz czas testu automatycznego analizatora kału dla każdej próbki (patrz krok 3.1.2).
      2. Zmierz czas ręcznego przeglądania obrazu dla każdej próbki. Uruchom timer (stoper lub zegar cyfrowy), gdy tylko rozpocznie się przeglądanie obrazów przechwyconych przez automatyczny analizator kału z próbki. Dokładnie sprawdź obrazy, aby zidentyfikować wszelkie istotne elementy lub nieprawidłowości. Zatrzymaj licznik czasu po zakończeniu przeglądu dla tej próbki, zanotuj czas potrzebny na każdy przegląd próbki i wprowadź dane do arkusza kalkulacyjnego w celu dalszej analizy.
      3. Dodaj czas testu automatycznego analizatora kału i czas ręcznego przeglądu obrazu dla każdej próbki.
      4. Pomnóż sumę z kroku 3.1.3.3 przez liczbę uczestników, aby uzyskać całkowity czas testu dla automatycznego analizatora kału (audyt użytkownika) (T3).
      5. Podziel T3 przez liczbę badanych próbek, aby uzyskać średni czas testu dla automatycznego analizatora kału (audyt użytkownika) (t3).
  2. Porównanie wyników testów
    UWAGA: Wydajność raportu generowanego przez sztuczną inteligencję automatycznego analizatora kału oraz wyniki audytu użytkownika zostały ocenione przy użyciu metody bezpośredniego rozmazu na mokro jako punktu odniesienia.
    1. Zbierz wyniki metody bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro, które posłużą jako punkt odniesienia.
    2. Zbierz wyniki z raportu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję automatycznego analizatora kału.
    3. Zbierz wyniki audytu użytkownika automatycznego analizatora kału.
  3. Oblicz metryki oceny.
    1. Uznaje się, że próbka jest prawdziwie dodatnia (TP), gdy wyniki automatycznego analizatora kału (raport AI lub audyt użytkownika) oraz metody bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro wskazują na obecność docelowego analitu.
    2. Uznaje się, że próbka jest prawdziwie ujemna (TN), gdy zarówno wyniki automatycznego analizatora kału (raport AI lub audyt użytkownika), jak i metoda bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro wskazują na brak docelowego analitu.
    3. Uznaj, że próbka jest fałszywie dodatnia (FP), gdy raport AI lub audyt użytkownika automatycznego analizatora kału wskazuje na obecność docelowego analitu, ale metoda bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro nie potwierdza jego obecności.
    4. Uznaj, że próbka jest fałszywie ujemna (FN), gdy raport AI lub audyt użytkownika automatycznego analizatora kału wskazuje na brak docelowego analitu, podczas gdy metoda bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro faktycznie wykrywa jego obecność.
    5. Oblicz swoistość w następujący sposób:
      Specyficzność= Wyniki prawdziwie ujemne (TN) / (Prawdziwie ujemne + Wyniki fałszywie dodatnie)
    6. Oblicz czułość w następujący sposób.
      Czułość= wyniki prawdziwie dodatnie (TP) / (Prawdziwie dodatnie + wyniki fałszywie ujemne)
    7. Obliczać dodatnią wartość predykcyjną (PPV) w następujący sposób:
      PPV = wyniki prawdziwie dodatnie (TP) / (wyniki prawdziwie dodatnie + wyniki fałszywie dodatnie)
    8. Oblicz ujemną wartość predykcyjną (NPV) w następujący sposób:
      NPV = wyniki prawdziwie ujemne (TN) / (wyniki prawdziwie ujemne + wyniki fałszywie ujemne)
    9. Oblicz wartość Kappa za pomocą oprogramowania statystycznego.
    10. Oblicz wskaźnik zgodności w następujący sposób:
      Wskaźnik zgodności = umowy (zarówno sztuczna inteligencja, jak i raport użytkownika są zgodne z punktem odniesienia) / Łączna liczba prób.
    11. Oblicz dodatni współczynnik wykrywalności w następujący sposób:
      Wskaźnik wykrywalności dodatniej = liczba dodatnich wyników / całkowita liczba próbek.

4. Przeanalizuj wyniki

  1. Wprowadzaj dane do arkuszy kalkulacyjnych i analizuj je statystycznie.
  2. W przypadku danych liczbowych użyj wskaźników i proporcji do opisu i porównaj między grupami za pomocą sparowanego testu chi-kwadrat z czterema stronami.
  3. Porównaj średnie czasy wykrywania między tymi dwiema metodami, korzystając z testu t dla prób niezależnych.
  4. Oceń spójność w wykrywaniu gatunków pasożytów między technikami za pośrednictwem porozumienia Kappa (κ).
  5. Uznajmy, że P < 0,05 jest statystycznie istotne.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Porównanie czasów wykrywania między trzema metodami wykrywania
Średni czas wykrywania wynosił 1,55 minuty na osobę na próbkę w przypadku metody bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro, 1,30 minuty na osobę na próbkę w przypadku automatycznego analizatora kału (raport AI) i 1,47 minuty na osobę na próbkę w przypadku automatycznego analizatora kału (audyt użytkownika). Metoda bezpośredniej mikroskopii rozmazowej na mokro wymagała 1,1 raza dłuższego czasu trwania w porównaniu z automatycznym anali...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Choroby pasożytnicze stanowią poważny globalny problem zdrowia publicznego12 , szczególnie w krajach rozwijających się, gdzie prowadzą do problemów zdrowotnych, takich jak niedożywienie, zahamowanie wzrostu, niedokrwistość i niedrożność dróg żółciowych13 , a także są związane z niewystarczającym rozwojem społeczno-gospodarczym i edukacją. Badanie kału na obecność pasożytów stało się rutynową częścią praktyki klinicznej, a dokładność, szybkość i wydajność są kluczowymi wymag...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają do zadeklarowania konfliktu interesów.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ta praca została sfinansowana przez Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych Chin (82002235, 82302571); Fundacja Podstawowych i Stosowanych Badań Podstawowych i Stosowanych Guangdong (2024A1515011037).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Oprogramowanie automatycznego analizatora kału (FA280S)ORIENTERv.1.028(RecoV2.9.14)Oprogramowanie systemu automatycznego analizatora kału (FA280S)
Skoncentrowany płyn czyszczącyORIENTERNadaje się do czyszczenia rurociągów
OkładkaMARKASZKLANEGO ŻAGLA Chronić próbkę przed uszkodzeniem i zanieczyszczeniem.
Jednorazowa plastikowa słomkaNantong Lingke BiotechnologyJednorazowa plastikowa słomka służąca do zasysania soli fizjologicznej
FA280SORIENTERA022201035W pełni automatyczny analizator kału
Płyn płuczącyORIENTERQ/WWT-019-2021Wyprodukowano rurociąg płuczący w pełni automatycznego analizatora kału 
MikroskopOLYMPUS3H51278Obserwacja komórek
Szkiełka mikroskopoweWS-7101Zapewniają stabilną, płaską powierzchnię do mocowania próbek do badania pod mikroskopem.
Rozcieńczalnik próbkiORIENTERSichuan Rong Machinery 20150025Nadaje się do rozcieńczania próbek kału
Stojak na próbkiORIENTERStojaki załadowcze
Probówka na próbkiORIENTERSichuan Rong Machinery 20200204Kolektor kału
Wtrysk chloeide soduGuangdong Daxiang Pharmaceutical Co.H14020786Rozcieńczanie
Oprogramowanie statystyczne SPSSIBMSPSS Statistics 22.0Nadaje się do różnych zadań badawczych i analitycznych
Drewniany kijJednorazowy drewniany patyczek służący do pobierania odpowiedniej ilości próbki kału.

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Yu, S., et al. Report on the first nationwide survey of the distribution of human parasites in China. 1. Regional distribution of parasite species. Zhongguo Ji Sheng Chong Xue Yu Ji Sheng Chong Bing Za Zhi. 12 (4), 241-247 (1994).
  2. Coordinating Office of the National Survey on the Important Human Parasitic Diseases. A national survey on current status of the important parasitic diseases in human population. Zhongguo Ji Sheng Chong Xue Yu Ji Sheng Chong Bing Za Zhi. 23 (5), 332-340 (2005).
  3. Yindan, C., et al. National survey on the current status of important human parasitic diseases in China in 2015. Chinese Journal of Parasitology and Parasitic Diseases. 38 (1), 5-16 (2020).
  4. Mengran, L., et al. A survey of epidemic status of principal human parasites in Guangdong Province in 2015. Chinese Journal of Endemiology. 37 (2), 144-148 (2018).
  5. Pacheco, F., et al. Specific IgG and IgA antibody reactivities in sera of children by enzyme-linked immunoassay and comparison with Giardia duodenalis diagnosis in feces. Ann Lab Med. 40 (5), 382-389 (2020).
  6. Rahman, S., et al. Application of a loop-mediated isothermal amplification (LAMP) assay targeting cox1 gene for the detection of Clonorchis sinensis in human fecal samples. PLoS Negl Trop Dis. 11 (10), e5995(2017).
  7. Koontz, F., Weinstock, J. V. The approach to stool examination for parasites. Gastroenterol Clin North Am. 25 (3), 435-449 (1996).
  8. Boonyong, S., et al. High-throughput detection of parasites and ova in stool using the fully automatic digital feces analyzer, orienter model fa280. Parasit Vectors. 17 (1), 13(2024).
  9. Dacal, E., Köster, P. C., Carmena, D. Diagnóstico molecular de parasitosis intestinales. Enferm Infecc Microbiol Clin. 38 (1), 24-31 (2020).
  10. Deka, S., et al. Comparison of diagnostic performance of single and multiple fecal sampling in the detection of soil-transmitted helminths in school-aged children[J]. J Parasit Dis. 45 (2), 324-329 (2021).
  11. Deka, S., Kalita, D., Hazarika, N. K. Prevalence and risk factors of intestinal parasitic infection in under-five children with malnutrition: A hospital based cross-sectional study. J Family Med Prim Care. 11 (6), 2794-2801 (2022).
  12. Fairweather, I., et al. Drug resistance in liver flukes. Int J Parasitol Drugs Drug Resist. 12, 39-59 (2020).
  13. Soares, F. A., et al. Detection of intestinal parasites in human faecal samples using dissolved air flotation. Trop Med Int Health. 27 (12), 1044-1052 (2022).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Analiza pr bek ka ubadanie mikroskopoweanaliza obrazualgorytmy uczenia maszynowegoczu o diagnostycznawykrywanie jaj paso yt wdiagnoza kliniczna

Powiązane artykuły