Impact of Rapid Point-Of-Care Screening Tests for the Identification of Chronic Hepatitis C Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: 170 million persons worldwide are infected with hepatitis C, many of whom are undiagnosed. Although rapid diagnostic tests (RDTs) and point-of-care tests (POCTs) provide a time- and cost-saving alternative to conventional laboratory tests, their global uptake partly depends on their performance. Purpose: To meta-analyze the diagnostic accuracy of POCTs and RDTs to screen for hepatitis C. Data Sources MEDLINE, EMBASE, BIOSIS, and Web of Science (1992 to 2012) and bibliographies of included articles. Study Selection: All studies evaluating the diagnostic accuracy of POCTs and RDTs for hepatitis C in adults (aged 18 years). Data Extraction: Two independent reviewers extracted data and critiqued study quality. Data Synthesis: Of 19 studies reviewed, 18 were meta-analyzed and stratified by specimen type (whole blood, serum, plasma, or oral fluid) or test type (POCT or RDT). Sensitivity was similarly high in POCTs of whole blood (98.9% [95% CI, 94.5% to 99.8%]) and serum or plasma (98.9% [CI, 96.8% to 99.6%]), followed by RDTs of serum or plasma (98.4% [CI, 88.9% to 99.8%]) and POCTs of oral fluid (97.1% [CI, 94.7% to 98.4%]). Specificity was also high in POCTs of whole blood (99.5% [CI, 97.5% to 99.9%]) and serum or plasma (99.7% [CI, 99.3% to 99.9%]), followed by RDTs of serum or plasma (98.6% [CI, 94.9% to 99.6%]) and POCTs of oral fluid (98.2% [CI, 92.2% to 99.6%]). Limitation: Lack of data prevented sensitivity analyses of specific tests. Conclusion: Data suggest that POCTs of blood (serum, plasma, or whole blood) have the highest accuracy, followed by RDTs of serum or plasma and POCTs of oral fluids. Given their accuracy, convenience, and quick turnaround time, RDTs and POCTs may be useful in expanding first-line screening for hepatitis C. Primary Funding Source: Canadian Institutes of Health Research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».