Accuracy of commercially available c-reactive protein rapid tests in the context of undifferentiated fevers in rural Laos
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: C-Reactive Protein (CRP) has been shown to be an accurate biomarker for discriminating bacterial from viral infections in febrile patients in Southeast Asia. Here we investigate the accuracy of existing rapid qualitative and semi-quantitative tests as compared with a quantitative reference test to assess their potential for use in remote tropical settings. METHODS: Blood samples were obtained from consecutive patients recruited to a prospective fever study at three sites in rural Laos. At each site, one of three rapid qualitative or semi-quantitative tests was performed, as well as a corresponding quantitative NycoCard Reader II as a reference test. We estimate the sensitivity and specificity of the three tests against a threshold of 10 mg/L and kappa values for the agreement of the two semi-quantitative tests with the results of the reference test. RESULTS: All three tests showed high sensitivity, specificity and kappa values as compared with the NycoCard Reader II. With a threshold of 10 mg/L the sensitivity of the tests ranged from 87-98 % and the specificity from 91-98 %. The weighted kappa values for the semi-quantitative tests were 0.7 and 0.8. CONCLUSION: The use of CRP rapid tests could offer an inexpensive and effective approach to improve the targeting of antibiotics in remote settings where health facilities are basic and laboratories are absent. This study demonstrates that accurate CRP rapid tests are commercially available; evaluations of their clinical impact and cost-effectiveness at point of care is warranted.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».