Improving the Quality of Diagnostic Studies Evaluating Point of Care Tests for Acute HIV Infections: Problems and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of acute human immunodeficiency virus (HIV) infection (AHI) plays a unique role in preventing the spread of HIV and ending the epidemic. Acutely infected individuals are thought to contribute substantially to forward transmissions of HIV; however, diagnosing AHI in resource-limited settings has proven to be a challenge. While fourth generation antigen-antibody combination assays have been successful in high-resource settings, rapid point of care (POC) versions of these assays have yet to demonstrate high sensitivity to detect AHI. Newer RNA/DNA based POC technologies are being validated, but the challenge to understand the additional value of these devices depends on the quality of study evaluations, in particular choice of study designs and case mix of included populations. In this commentary, we aimed to review the quality of studies evaluating a new fourth generation rapid test for detecting AHI, to identify general methodological limitations and biases in diagnostic accuracy studies, and to recommend strategies for avoiding them in future evaluations. The new studies that were evaluated continued to report the same weaknesses and biases that were seen in previous evaluations of fourth generation rapid tests. We recommend that investigators design future studies carefully, keeping in mind how diagnostic performance may be influenced by prevalence, population, patient case mixes, and reference standards. Care must be taken to avoid biases specific to diagnostic accuracy studies (spectrum, verification, incorporation and reference standard biases). To improve on quality, reporting checklists and guidelines such as Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) and Standards for Reporting Diagnostic accuracy studies (STARD) should be reviewed prior to conducting studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».