Diagnostic Accuracy of Rapid Antigen Detection Tests for Respiratory Syncytial Virus Infection: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory syncytial virus (RSV) rapid antigen detection tests (RADT) are extensively used in clinical laboratories. We performed a systematic review and meta-analysis to evaluate the accuracy of RADTs for diagnosis of RSV infection and to determine factors associated with accuracy estimates. We searched EMBASE and PubMed for diagnostic-accuracy studies of commercialized RSV RADTs. Studies reporting sensitivity and specificity data compared to a reference standard (reverse transcriptase PCR [RT-PCR], immunofluorescence, or viral culture) were considered. Two reviewers independently extracted data on study characteristics, diagnostic-accuracy estimates, and study quality. Accuracy estimates were pooled using bivariate random-effects regression models. Heterogeneity was investigated with prespecified subgroup analyses. Seventy-one articles met inclusion criteria. Overall, RSV RADT pooled sensitivity and specificity were 80% (95% confidence interval [CI], 76% to 83%) and 97% (95% CI, 96% to 98%), respectively. Positive- and negative-likelihood ratios were 25.5 (95% CI, 18.3 to 35.5) and 0.21 (95% CI, 0.18 to 0.24), respectively. Sensitivity was higher in children (81% [95% CI, 78%, 84%]) than in adults (29% [95% CI, 11% to 48%]). Because of this disparity, further subgroup analyses were restricted to pediatric data (63 studies). Test sensitivity was poorest using RT-PCR as a reference standard and highest using immunofluorescence (74% versus 88%; P < 0.001). Industry-sponsored studies reported significantly higher sensitivity (87% versus 78%; P = 0.01). Our results suggest that the poor sensitivity of RSV RADTs in adults may preclude their use in this population. Furthermore, industry-sponsored studies and those that did not use RT-PCR as a reference standard likely overestimated test sensitivity.
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 | 0,018 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».