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Enregistrement W3086365214 · doi:10.1093/cid/ciaa1343

Infectious Diseases Society of America Guidelines on the Diagnosis of COVID-19: Serologic Testing (September 2020)

2020· article· en· W3086365214 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensImpactVancouver General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SerologyVirologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakCoronavirusMedicinePandemicInfectious disease (medical specialty)DiseaseCoronavirus InfectionsBetacoronavirusImmunologyOutbreakAntibodyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The availability of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) serologic testing has rapidly increased. Current assays use a variety of technologies, measure different classes of immunoglobulin or immunoglobulin combinations and detect antibodies directed against different portions of the virus. The overall accuracy of these tests, however, has not been well-defined. The Infectious Diseases Society of America (IDSA) convened an expert panel to perform a systematic review of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) serology literature and construct best practice guidance related to SARS-CoV-2 serologic testing. This guideline is the fourth in a series of rapid, frequently updated COVID-19 guidelines developed by IDSA. OBJECTIVE: IDSA's goal was to develop evidence-based recommendations that assist clinicians, clinical laboratories, patients and policymakers in decisions related to the optimal use of SARS-CoV-2 serologic tests in a variety of settings. We also highlight important unmet research needs pertaining to the use of anti-SARS-CoV-2 antibody tests for diagnosis, public health surveillance, vaccine development and the selection of convalescent plasma donors. METHODS: A multidisciplinary panel of infectious diseases clinicians, clinical microbiologists and experts in systematic literature review identified and prioritized clinical questions related to the use of SARS-CoV-2 serologic tests. Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology was used to assess the certainty of evidence and make testing recommendations. RESULTS: The panel agreed on eight diagnostic recommendations. CONCLUSIONS: Information on the clinical performance and utility of SARS-CoV-2 serologic tests are rapidly emerging. Based on available evidence, detection of anti-SARS-CoV-2 antibodies may be useful for confirming the presence of current or past infection in selected situations. The panel identified three potential indications for serologic testing including: 1) evaluation of patients with a high clinical suspicion for COVID-19 when molecular diagnostic testing is negative and at least two weeks have passed since symptom onset; 2) assessment of multisystem inflammatory syndrome in children; and 3) for conducting serosurveillance studies. The certainty of available evidence supporting the use of serology for either diagnosis or epidemiology was, however, graded as very low to moderate.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,215 · 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