Point-of-Care Diagnostic Tests for Detecting SARS-CoV-2 Antibodies: A Systematic Review and Meta-Analysis of Real-World Data
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 is responsible for a highly contagious infection, known as COVID-19. SARS-CoV-2 was discovered in late December 2019 and, since then, has become a global pandemic. Timely and accurate COVID-19 laboratory testing is an essential step in the management of the COVID-19 outbreak. To date, assays based on the reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) in respiratory samples are the gold standard for COVID-19 diagnosis. Unfortunately, RT-PCR has several practical limitations. Consequently, alternative diagnostic methods are urgently required, both for alleviating the pressure on laboratories and healthcare facilities and for expanding testing capacity to enable large-scale screening and ensure a timely therapeutic intervention. To date, few studies have been conducted concerning the potential utilization of rapid testing for COVID-19, with some conflicting results. Therefore, the present systematic review and meta-analysis was undertaken to explore the feasibility of rapid diagnostic tests in the management of the COVID-19 outbreak. Based on ten studies, we computed a pooled sensitivity of 64.8% (95%CI 54.5-74.0), and specificity of 98.0% (95%CI 95.8-99.0), with high heterogeneity and risk of reporting bias. We can conclude that: (1) rapid diagnostic tests for COVID-19 are necessary, but should be adequately sensitive and specific; (2) few studies have been carried out to date; (3) the studies included are characterized by low numbers and low sample power, and (4) in light of these results, the use of available tests is currently questionable for clinical purposes and cannot substitute other more reliable molecular tests, such as assays based on RT-PCR.
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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 | 0,015 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».