Reliable detection of SARS-CoV-2 with patient-collected swabs and saline gargles: A three-headed comparison on multiple molecular platforms
Notice bibliographique
Résumé
With increasing demands for SARS-CoV-2 testing, as well as the shortages for testing supplies, collection devices, and trained healthcare workers (HCWs) to collect specimens, self-collection is an attractive prospect to reduce the need for HCWs and expenditure of personal protective equipment. Apart from the traditional nasopharyngeal swab used for SARS-CoV-2 detection, alternative specimens have been validated such as a combined swabs of the oropharynx and anterior nares (OP/N), or throat samples using saline gargles. Both the alternative specimen types are amenable to self-collection. Objectives. This study aimed to compare the sensitivity of HCW-collected (OP/N) swabs, self-collected OP/N swabs, and self-collected saline gargles. Among 38 individuals previously testing positive for SARS-CoV-2 (or their close contacts), two self-collected specimen types (OP/N and saline gargles) were compared to HCW-collected OP/N swabs. SARS-CoV-2 testing was performed on three molecular assays: a laboratory-developed test (LDT), and two commercial assays on automated platforms: Cobas 6800 (Roche Diagnostics) and Panther (Hologic). The sensitivity of self-collected OP/N swabs was equivalent to healthcare worker (HCW)-collected OP/N swabs at 100.0 % [92.6%-100.0%] for all three molecular tests. The sensitivity of saline gargles was not significantly different than HCW-collected OP/N swabs, but varied slightly between instruments at 93.8 % [85.9%-93.8%] for the LDT, 96.8 % [88.6%-96.8%] for the Cobas assay, and 96.7 % [89.2%-96.9%] for the Panther assay. Overall, self-collection using OP/N swabs or saline gargles are reasonable alternatives to HCW-based collections for SARS-CoV-2 detection, and could facilitate broader surveillance strategies.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».