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Enregistrement W3122661585 · doi:10.1093/cid/ciab048

The Infectious Diseases Society of America Guidelines on the Diagnosis of COVID-19: Molecular Diagnostic Testing (January 2021)

2021· article· en· W3122661585 sur OpenAlexaff
Kimberly E. Hanson, Angela M. Caliendo, Cesar Andres Diaz Arias, Mary K. Hayden, Janet A. Englund, Mark J. Lee, Mark Loeb, Robin Patel, Abdallah El Alayli, Osama Altayar, Payal Patel, Yngve Falck–Ytter, Valéry Lavergne, Rebecca L. Morgan, M. Hassan Murad, Shahnaz Sultan, Adarsh Bhimraj, Reem A. Mustafa

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthShionogiAmerican Gastroenterological AssociationAmerican Society of HematologyInfectious Diseases Society of AmericaU.S. Department of DefenseAgency for Healthcare Research and QualityNational Science FoundationAustralian Government
Mots-clésMedicineIntensive care medicineGuidelineDiagnostic testMEDLINEGrading (engineering)Nucleic Acid Amplification TestsPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Point-of-care testingHealth careInfectious disease (medical specialty)DiseasePathologyPediatricsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate molecular diagnostic tests are necessary for confirming a diagnosis of coronavirus disease 2019 (COVID-19). Direct detection of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) nucleic acids in respiratory tract specimens informs patient, healthcare institution and public health level decision-making. The numbers of available SARS-CoV-2 nucleic acid detection tests are rapidly increasing, as is the COVID-19 diagnostic literature. Thus, the Infectious Diseases Society of America (IDSA) recognized a significant need for frequently updated systematic reviews of the literature to inform evidence-based best practice guidance. OBJECTIVE: The IDSA's goal was to develop an evidence-based diagnostic guideline to assist clinicians, clinical laboratorians, patients and policymakers in decisions related to the optimal use of SARS-CoV-2 nucleic acid amplification tests. In addition, we provide a conceptual framework for understanding molecular diagnostic test performance, discuss the nuance of test result interpretation in a variety of practice settings and highlight important unmet research needs in the COVID-19 diagnostic testing space. METHODS: IDSA convened a multidisciplinary panel of infectious diseases clinicians, clinical microbiologists, and experts in systematic literature review to identify and prioritize clinical questions and outcomes related to the use of SARS-CoV-2 molecular diagnostics. 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 17 diagnostic recommendations. CONCLUSIONS: Universal access to accurate SARS-CoV-2 nucleic acid testing is critical for patient care, hospital infection prevention and the public response to the COVID-19 pandemic. Information on the clinical performance of available tests is rapidly emerging, but the quality of evidence of the current literature is considered moderate to very low. Recognizing these limitations, the IDSA panel weighed available diagnostic evidence and recommends nucleic acid testing for all symptomatic individuals suspected of having COVID-19. In addition, testing is recommended for asymptomatic individuals with known or suspected contact with a COVID-19 case. Testing asymptomatic individuals without known exposure is suggested when the results will impact isolation/quarantine/personal protective equipment (PPE) usage decisions, dictate eligibility for surgery, or inform solid organ or hematopoietic stem cell transplantation timing. Ultimately, prioritization of testing will depend on institutional-specific resources and the needs of different patient populations.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0170,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,015

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations187
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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