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Enregistrement W3061331597 · doi:10.1093/ofid/ofaa360

Diagnostic Infectious Diseases Testing Outside Clinics: A Global Systematic Review and Meta-analysis

2020· review· en· W3061331597 sur OpenAlexaff
Eneyi E. Kpokiri, Gifty Marley, Weiming Tang, Noah Fongwen, Dan Wu, Sima Berendes, Bhavana Ambil, Sarah-Jane Loveday, Ranga Sampath, Jennifer S. Walker, Joseph K. B. Matovu, Catharina Boehme, Nitika Pant Pai, Joseph D. Tucker

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthAcademy of Medical Sciences
Mots-clésMedicineMeta-analysisPsychological interventionDiagnostic odds ratioInfectious disease (medical specialty)Odds ratioOddsFamily medicineDiseaseInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Most people around the world do not have access to facility-based diagnostic testing, and the gap in availability of diagnostic tests is a major public health challenge. Self-testing, self-sampling, and institutional testing outside conventional clinical settings are transforming infectious disease diagnostic testing in a wide range of low- and middle-income countries (LMICs). We examined the delivery models of infectious disease diagnostic testing outside clinics to assess the impact on test uptake and linkage to care. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis, searching 6 databases and including original research manuscripts comparing testing outside clinics with conventional testing. The main outcomes were test uptake and linkage to care, delivery models, and adverse outcomes. Data from studies with similar interventions and outcomes within thematic areas of interest were pooled, and the quality of evidence was assessed using GRADE. This study was registered in PROSPERO (CRD42019140828). We identified 10 386 de-duplicated citations, and 76 studies were included. Data from 18 studies were pooled in meta-analyses. Studies focused on HIV (48 studies), chlamydia (8 studies), and multiple diseases (20 studies). HIV self-testing increased test uptake compared with facility-based testing (9 studies: pooled odds ratio [OR], 2.59; 95% CI, 1.06–6.29; moderate quality). Self-sampling for sexually transmitted infections increased test uptake compared with facility-based testing (7 studies: pooled OR, 1.74; 95% CI, 0.97–3.12; moderate quality). Conclusions. Testing outside of clinics increased test uptake without significant adverse outcomes. These testing approaches provide an opportunity to expand access and empower patients. Further implementation research, scale-up of effective service delivery models, and policies in LMIC settings are needed.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,046
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations48
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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