方案摘要
方案下载| 应用领域 | 医疗/卫生 |
| 检测样本 | 其他 |
| 检测项目 | 其他 |
| 参考标准 | 无 |
本研究的目的是评估电子鼻和化学计量分析在区分 COVID-19 患者、COVID 后综合征患者和呼出气样本中的对照组之间的挥发性有机化合物的应用。对 102 个呼出气样本、42 个 COVID-19 样本、30 个 COVID-19 后综合征样本和 30 个对照受试者进行了横断面研究。呼吸指纹印记分析由带有 32 个传感器的 Cyranose 320 电子鼻进行。采用主成分分析（PCA）、典型判别分析（CDA）和支持向量机（SVM）对组数据进行评估，并通过接受者操作特征曲线（ROC曲线）评估测试的诊断能力
本研究的目的是评估电子鼻和化学计量分析在区分 COVID-19 患者、COVID 后综合征患者和呼出气样本中的对照组之间的挥发性有机化合物的应用。对 102 个呼出气样本、42 个 COVID-19 样本、30 个 COVID-19 后综合征样本和 30 个对照受试者进行了横断面研究。呼吸指纹印记分析由带有 32 个传感器的 Cyranose 320 电子鼻进行。采用主成分分析（PCA）、典型判别分析（CDA）和支持向量机（SVM）对组数据进行评估，并通过接受者操作特征曲线（ROC曲线）评估测试的诊断能力。化学计量分析的结果表明在 PCA 中为 97.6%（PC2 = 1.0%，PC 3 = 0.7%）通过 3 个 PC 解释组间变异性，CDA 表示研究组的正确分类为 100%，SVM 为正确分类的 99.4%，最后 PLS-DA 表示可观察到的分离组和相关的 12 个传感器。根据 ROC 曲线，COVID 后与对照值的敏感性、特异性分别达到 97.6% (87.4%–99.9%) 和 100% (88.4%–100%)。从一个角度来看，我们认为这项技术由于其简单、低成本和便携性，可以支持识别和跟踪 COVID 后患者的策略。所提出的分类模型为评估 COVID 后患者提供了基础
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