Validity of naked eye single tube red cell osmotic fragility test (NESTROFT) in screening of beta-thalassemia trait

زمینه و هدف: تالاسمی متداولترین اختلال تک ژنی است که رهایی از آن از طریق درمان قطعی ممکن نبوده و مستلزم پیشگیری از طریق به کارگیری یک روش قابل اعتماد و کم هزینه برای غربالگری ناقلین و در مرحله بعد ارایه آموزش، مشاوره ژنتیک، تشخیص قبل از تولد و خاتمه انتخابی به زندگی جنین های مبتلا به این اختلال است. هدف از این مطالعه ارزیابی تست اسموتیک تک لوله ای چشمی گلبول های قرمز (NESTROFT) به عنوان یک تست غربالگری در راستای کشف مبتلایان به بتاتالاسمی مینور بود. روش بررسی: در این مطالعه توصیفی- تحلیلی، تست NESTROFT بر روی 158 نفر متشکل از 51 نفر فرزندان والدینی که حداقل یکی از بچه های آنها دارای بتا تالاسمی ماژور بود، 51 فرد طبیعی و 56 فرد از مبتلایان به فقر آهن انجام شد. داده های حاصل به کمک آزمون های آماری آنالیز واریانس یک راهه و آزمون تعقیبی دانت تجزیه و تحلیل گردید. یافته ها: بر اساس نتایج، حساسیت و ارزش اخباری منفی تست NESTROFT 100 بوده و با توجه به 14 مورد نتیجه مثبت کاذب ناشی از فقر آهن، ویژگی آن 9/86 و ارزش اخباری مثبت تست 5/78 می باشد. نتیجه گیری: تست NESTROFTدر عین کم هزینه بودن و سهولت انجام، حساسیت بالایی برای کشف بتا تالاسمی مینور داشته و می توان از آن در کشورهای در حال توسعه با منابع اقتصادی و تکنیکی محدود از قبیل ایران در مقیاس وسیع جهت غربالگری توده ای استفاده نمود

A review on data stream classification

At this present time, the significance of data streams cannot be denied as many researchers have placed their focus on the research areas of databases, statistics, and computer science. In fact, data streams refer to some data points sequences that are found in order with the potential to be non-binding, which is generated from the process of generating information in a manner that is not stationary. As such the typical tasks of searching data have been linked to streams of data that are inclusive of clustering, classification, and repeated mining of pattern. This paper presents several data stream clustering approaches, which are based on density, besides attempting to comprehend the function of the related algorithms; both semi-supervised and active learning, along with reviews of a number of recent studies