Detection of severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2) in outpatients: A multicenter comparison of self-collected saline gargle, oral swab, and combined oral–anterior nasal swab to a provider collected nasopharyngeal swab
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Widespread testing for severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2) is necessary to curb the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19), but testing is undermined when the only option is a nasopharyngeal swab. Self-collected swab techniques can overcome many of the disadvantages of a nasopharyngeal swab, but they require evaluation. METHODS: Three self-collected non-nasopharyngeal swab techniques (saline gargle, oral swab and combined oral-anterior nasal swab) were compared to a nasopharyngeal swab for SARS-CoV-2 detection at multiple COVID-19 assessment centers in Toronto, Canada. The performance characteristics of each test were assessed. RESULTS: The adjusted sensitivity of the saline gargle was 0.90 (95% CI 0.86-0.94), the oral swab was 0.82 (95% CI, 0.72-0.89) and the combined oral-anterior nasal swab was 0.87 (95% CI, 0.77-0.93) compared to a nasopharyngeal swab, which demonstrated a sensitivity of ˜90% when all positive tests were the reference standard. The median cycle threshold values for the SARS-CoV-2 E-gene for concordant and discordant saline gargle specimens were 17 and 31 (P < .001), for the oral swabs these values were 17 and 28 (P < .001), and for oral-anterior nasal swabs these values were 18 and 31 (P = .007). CONCLUSIONS: Self-collected saline gargle and an oral-anterior nasal swab have a similar sensitivity to a nasopharyngeal swab for the detection of SARS-CoV-2. These alternative collection techniques are cheap and can eliminate barriers to testing, particularly in underserved populations.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».