Point-of-care tests for urinary tract infections: protocol for a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Urinary tract infections (UTIs) are the second most common type of infection worldwide, accounting for a large number of primary care consultations and antibiotic prescribing. Current diagnosis is based on an empirical approach, relying on symptoms and occasional use of urine dipsticks. The diagnostic reference standard is still urine culture, although it is not routinely recommended for uncomplicated UTIs in the community, due to time to diagnosis (48 hours). Faster point-of-care tests have been developed, but their diagnostic accuracy has not been compared. Our objective is to systematically review and meta-analyse the diagnostic accuracy of currently available point-of-care tests for UTIs. METHODS AND ANALYSIS: Studies evaluating the diagnostic accuracy of point-of-care tests for UTIs will be included. PubMed, Web of Science, Embase and Cochrane Database of Systematic Reviews were searched from inception to 1 June 2019. Data extraction and risk-of-bias assessment will be assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. Meta-analysis will be performed depending on data availability and heterogeneity. ETHICS AND DISSEMINATION: This is a systematic review protocol and therefore formal ethical approval is not required, as no primary, identifiable, personal data will be collected. Patients or the public were not involved in the design of our research. However, the findings from this review will be shared with key stakeholders, including patient groups, clinicians and guideline developers, and will also be presented and national and international conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018112019.
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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 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,006 |
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 ».