COVID-19 rapid diagnostic test could contain transmission in low- and middle-income countries
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) has impacted heavily on global health. Although real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) is the current diagnostic method, challenges for low- and middle-income countries (LMICs) necessitate cheaper, higher-throughput, reliable rapid diagnostic tests (RDTs). OBJECTIVE: We reviewed the documented performance characteristics of available COVID-19 RDTs to understand their public health utility in the ongoing pandemic, especially in resource-scarce LMIC settings. METHODS: Using a scoping review methodology framework, common literature databases and documentary reports were searched up to 22 April 2020, irrespective of geographical location. The search terms included 'SARS-CoV-2 AND serological testing' and 'COVID-19 AND serological testing'. RESULTS: A total of 18 RDTs produced in eight countries, namely China (6; 33.33%), the United States (4; 22.22%), Germany (2; 11.11%), Singapore (2; 11.11%), Canada, Kenya, Korea and Belgium (1 each; 5.56%), were evaluated. Reported sensitivity ranged from 18.4% to 100% (average = 84.7%), whereas specificity ranged from 90.6% to 100% (average = 95.6%). The testing time ranged from 2 min to 30 min. Of the 12 validated RDTs, the IgM/IgG duo kit with non-colloidal gold labelling system was reported to elicit the highest sensitivity (98% - 100%) and specificity (98% - 99% for IgG and 96% - 99% for IgM). CONCLUSION: We found reports of high sensitivity and specificity among the developed RDTs that could complement RT-PCR for the detection of SARS-CoV-2 antibodies, especially for screening in LMICs. However, it is necessary to validate these kits locally.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle