Comparison analysis of different swabs and transport mediums suitable for SARS-CoV-2 testing following shortages
Notice bibliographique
Résumé
On March 11, 2020, the World Health Organization (WHO) assessed COVID-19, caused by SARS-CoV-2, as a pandemic. As of June 1, 2020, SARS-CoV-2 has had a documented effect of over 6 million cases world-wide, amounting to over 370,000 deaths (World Health Organization, 2020. Novel Coronavirus (COVID-19) Situation. http://https://covid19.who.int/). Consequently, the high demand for testing has resulted in a depletion of commercially available consumables, including the recommended swabs and viral transport media (VTM) required for nasopharyngeal sampling. Therefore, the potential use of unvalidated alternatives must be explored to address the global shortage of testing supplies. To tackle this issue, we evaluated the utility of different swabs and transport mediums for the molecular detection of SARS-CoV-2. This study compared the performance of six swabs commonly found in primary and tertiary health care settings (PurFlock Ultra, FLOQSwab, Puritan Pur-Wraps cotton tipped applicators, Puritan polyester tipped applicators, MedPro 6" cotton tipped applicators, and HOLOGIC Aptima) for their efficacy in testing for SARS-CoV-2. Separately, the molecular detection of SARS-CoV-2 was completed from different transport mediums (DMEM, PBS, 100 % ethanol, 0.9 % normal saline and VTM), which were kept up to three days at room temperature (RT). The results indicate that there is no meaningful difference in viral yield from different swabs and most transport mediums for the collection and detection of SARS-CoV-2, indicating swab and medium alternatives could be used if supplies run out.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».