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Enregistrement W3022449512 · doi:10.1186/s12879-020-4932-0

Continuous quality monitoring in the field: an evaluation of the performance of the Fio Deki Reader™ for rapid HIV testing in South Africa

2020· article· en· W3022449512 sur OpenAlexaboutno aff
Lara Noble, Lesley Scott, Lynsey Stewart‐Isherwood, Seponono John Molifi, Ian Sanne, Pedro Da Silva, Wendy Stevens

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouth African Medical Research CouncilGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and MalariaMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Medical physicsContext (archaeology)External quality assessmentEthics committeeComputer sciencePathologyFamily medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid diagnostic tests (RDTs) are a cornerstone of HIV diagnosis and rely on good quality processing and interpretation, particularly in the era of test and treat. The Deki Reader (Fio Corporation®, Toronto, Ontario, Canada) is a portable device designed specifically for analysing RDTs and was selected for evaluation in South Africa in the context of HIV RDT analysis. METHODS: This study consisted of a laboratory evaluation and two-part field evaluation of the Deki Reader v100, covering two RDT testing algorithms, and an evaluation of the continuous quality monitoring through the Fionet™ web portal. Based on user feedback from the field evaluation, the device underwent hardware and software redesign, and the Deki Reader v200 was evaluated in the laboratory. Ethics approval for this evaluation was obtained from the University of the Witwatersrand Human Research Ethics Committee: M150160. RESULTS: The intra- and inter-device laboratory precision of the Deki Reader v100 were 98.3 and 99.2% respectively, and 99.3 and 100% for the Deki Reader v200. The laboratory concordances compared to standard-of-care reporting were 99.5 and 98.0% for the two respective models, while sensitivity and specificity were 99.5 and 99.4% for the Deki Reader V100 and 100 and 93.1% for the Deki Reader V200 respectively. Screening and confirmatory concordances in the field were 99.3 and 96.5% under algorithm 1 and 99.7 and 100% under algorithm 2. Sensitivity and specificity for the field evaluation were 99.8 and 97.7%. Overall robustness of the device was acceptable and continuous quality monitoring through Fionet™ was feasible. CONCLUSIONS: The Deki Reader provides an option for improved and reliable quality assessment for rapid diagnosis of HIV using RDTs to enhance the quality of healthcare at the point-of-care. However, the introduction of new RDTs and modification of current algorithms necessitates ongoing and agile RDT reader adjustments, which will require cost modelling to ensure sustainability of devices implemented into national HIV programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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