Diagnostic Accuracy of Novel and Traditional Rapid Tests for Influenza Infection Compared With Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid and accurate influenza diagnostics can improve patient care. PURPOSE: To summarize and compare accuracy of traditional rapid influenza diagnostic tests (RIDTs), digital immunoassays (DIAs), and rapid nucleic acid amplification tests (NAATs) in children and adults with suspected influenza. DATA SOURCES: 6 databases from their inception through May 2017. STUDY SELECTION: Studies in English, French, or Spanish comparing commercialized rapid tests (that is, providing results in <30 minutes) with reverse transcriptase polymerase chain reaction reference standard for influenza diagnosis. DATA EXTRACTION: Data were extracted using a standardized form; quality was assessed using QUADAS-2 (Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2) criteria. DATA SYNTHESIS: 162 studies were included (130 of RIDTs, 19 of DIAs, and 13 of NAATs). Pooled sensitivities for detecting influenza A from Bayesian bivariate random-effects models were 54.4% (95% credible interval [CrI], 48.9% to 59.8%) for RIDTs, 80.0% (CrI, 73.4% to 85.6%) for DIAs, and 91.6% (CrI, 84.9% to 95.9%) for NAATs. Those for detecting influenza B were 53.2% (CrI, 41.7% to 64.4%) for RIDTs, 76.8% (CrI, 65.4% to 85.4%) for DIAs, and 95.4% (CrI, 87.3% to 98.7%) for NAATs. Pooled specificities were uniformly high (>98%). Forty-six influenza A and 24 influenza B studies presented pediatric-specific data; 35 influenza A and 16 influenza B studies presented adult-specific data. Pooled sensitivities were higher in children by 12.1 to 31.8 percentage points, except for influenza A by rapid NAATs (2.7 percentage points). Pooled sensitivities favored industry-sponsored studies by 6.2 to 34.0 percentage points. Incomplete reporting frequently led to unclear risk of bias. LIMITATIONS: Underreporting of clinical variables limited exploration of heterogeneity. Few NAAT studies reported adult-specific data, and none evaluated point-of-care testing. Many studies had unclear risk of bias. CONCLUSION: Novel DIAs and rapid NAATs had markedly higher sensitivities for influenza A and B in both children and adults than did traditional RIDTs, with equally high specificities. PRIMARY FUNDING SOURCE: Québec Health Research Fund and BD Diagnostic Systems.
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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 | 0,074 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».