Evaluation of a Rapid Point of Care Test for Detecting Acute and Established HIV Infection, and Examining the Role of Study Quality on Diagnostic Accuracy: A Bayesian Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fourth generation (Ag/Ab combination) point of care HIV tests like the FDA-approved Determine HIV1/2 Ag/Ab Combo test offer the promise of timely detection of acute HIV infection, relevant in the context of HIV control. However, a synthesis of their performance has not yet been done. In this meta-analysis we not only assessed device performance but also evaluated the role of study quality on diagnostic accuracy. METHODS: Two independent reviewers searched seven databases, including conferences and bibliographies, and independently extracted data from 17 studies. Study quality was assessed with QUADAS-2. Data on sensitivity and specificity (overall, antigen, and antibody) were pooled using a Bayesian hierarchical random effects meta-analysis model. Subgroups were analyzed by blood samples (serum/plasma vs. whole blood) and study designs (case-control vs. cross-sectional). RESULTS: The overall specificity of the Determine Combo test was 99.1%, 95% credible interval (CrI) [97.3-99.8]. The overall pooled sensitivity for the device was at 88.5%, 95% [80.1-93.4]. When the components of the test were analyzed separately, the pooled specificities were 99.7%, 95% CrI [96.8-100] and 99.6%, 95% CrI [99.0-99.8], for the antigen and antibody components, respectively. Pooled sensitivity of the antibody component was 97.3%, 95% CrI [60.7-99.9], and pooled sensitivity for the antigen component was found to be 12.3%, 95% (CrI) [1.1-44.2]. No significant differences were found between subgroups by blood sample or study design. However, it was noted that many studies restricted their study sample to p24 antigen or RNA positive specimens, which may have led to underestimation of overall test performance. Detection bias, selection (spectrum) bias, incorporation bias, and verification bias impaired study quality. CONCLUSIONS: Although the specificity of all test components was high, antigenic sensitivity will merit from an improvement. Besides the accuracy of the device itself, study quality, also impacts the performance of the test. These factors must be kept in mind in future evaluations of an improved device, relevant for global scale up and implementation.
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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 | 0,104 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».