A protocol for a systematic review of the diagnostic accuracy of Loop-mediated-isothermal AMPlification (LAMP) in diagnosis of invasive meningococcal disease in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meningococcal disease (MD) is notoriously difficult to diagnose in the early stages of the illness and presents similarly to many self-limiting viral infections. This mandates a cautious approach to diagnosis and initial management of suspected MD with many children receiving precautionary broad-spectrum intravenous antibiotics. Despite this approach, some children are still diagnosed late. In the last 10 years, there have been advances in nucleic acid amplification techniques, and there is now a rapid test that can detect meningococcal DNA in under 30 min. This Loop-mediated-isothermal AMPlification (LAMP) technology may make it possible to diagnose MD at initial presentation thereby greatly improving outcomes and minimising harms through unnecessary treatment. The aim of this systematic review is to determine the diagnostic accuracy of LAMP technology in cases of suspected MD. The review has been registered with PROSPERO [CRD42017078026]. METHODS: To identify relevant studies, we will search MEDLINE, Embase, Web of Science, Scopus and The Cochrane Library. In additional, we will hand-search reference lists and grey literature including contacting the manufacturers of commercially available LAMP tests for MD for any unpublished data. Two reviewers will independently screen study eligibility and extract data. Methodological quality will be assessed, by two authors, according to the revised tool for the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2); any discrepancies will be resolved by a third author. The following test characteristics will be extracted into 2 × 2 tables for all included studies: true positives, false positives, true negatives, and false negatives. Study-specific estimates of sensitivity and specificity with 95% confidence intervals will be displayed in forest plots. To investigate heterogeneity, we will include covariates such as age, sample type, and study type into a bivariate random-effects model. DISCUSSION: This review will help determine the diagnostic accuracy of LAMP technology in diagnosing MD from blood, CSF and throat swabs in children. The data will help to define where in the diagnostic pathway LAMP could be useful including potential as a point-of-care test for children at first presentation.
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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 | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».