MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3191298448 · doi:10.1101/2021.08.12.21261462

Field performance of NowCheck rapid antigen test for SARS-CoV-2 in Kisumu County, western Kenya

2021· preprint· en· W3191298448 sur OpenAlexaff
Simon Onsongo, Kephas Otieno, Shannen van Duijn, Emily R. Adams, Mevis Omollo, Isdorah Odero, Alloys K’Oloo, Nathalie Houben, Emmanuel Milimo, Robert Aroka, Hellen C. Barsosio, Fredrick Oluoch, Albert Odhiambo, Simon Kariuki, Tobias F. Rinke de Wit

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesPfizer FoundationAchmeaPfizer
Mots-clésTurnaround timePoint-of-care testingMedicineKenyaSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)AntigenGold standard (test)Point of careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Christian ministryVirologyInternal medicineImmunologyDiseaseNursingBiologyComputer scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Low- and middle-income countries (LMICs) are increasingly adopting low-cost Coronavirus disease 2019 (COVID-19) rapid antigen tests to meet the high demand for SARS-CoV-2 testing. Whilst testing using real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) is the current gold standard, its widespread use in LMICs is limited by high costs, turnaround times and is not readily available in most places. COVID-19 antigen tests (Ag-RDT) provide a suitable alternative due to their low cost, rapid turnaround time and easy to set up and use. This study aimed to assess the field performance of the NowCheck COVID-19 antigen kit (Ag-RDT) as a point of care test (POCT) in select healthcare facilities in western Kenya. Methods We conducted a prospective multi-facility field evaluation study of the NowCheck COVID-19 rapid antigen test (Ag-RDT) compared to SARS-CoV-2 RT-PCR (RT-PCR). After obtaining informed consent, trained laboratory technicians collected two pairs of oropharyngeal and nasopharyngeal swabs, both antigen and RT-PCR testing, first for Ag-RDT and next for RT-PCR. We performed Ag-RDTs on-site and shared the results with both the study participants and their healthcare providers within 15-30 minutes. We carried out all RT-PCR tests in a central referral laboratory. The turnaround time for RT-PCR results was typically 24-48 hours. We captured the results of both methods using an electronic digital application. Findings Between December 2020 and March 2021, we enrolled 997 participants who met the Kenyan Ministry of Health COVID-19 case definition. The median age of study participants was 39 years (range one to 80 years), with 54% male. Ag-RDT had a sensitivity of 84.5% (76.0-90.8) and a specificity of 94.4% (95% CI: 92.7-95.8) with an accuracy of 94.2% (92.5-95.6) when a cycle threshold value (Ct value) of ≤35 was used. The highest sensitivity of 87.7% (77.2-94.5) was observed in samples with Ct values ≤ 30 and the highest specificity of 97.5% (96.2-98.5) at Ct value of <40. Interpretation The NowCheck COVID-19 Ag-RDT showed good performance in field evaluation in multiple healthcare facilities in a developing country. The sensitivity of the kit exceeded the minimum recommended cut-off of 80% as recommended by WHO 1 . The high specificity of this kit at 94.4% at Ct values ≤33 and 97.5% at Ct values <40 matched that of real-time PCR, making it a good rule-out test for symptomatic patients with COVID-19-like symptoms. The faster turnaround time to results, lower cost, simple analytical steps requiring no equipment or infrastructure makes antigen testing an attractive field-screening method to meet the high demand for COVID-19 testing. Funding Achmea Foundation, Pfizer Foundation, Dimagi and the Netherlands Ministry of Foreign Affairs supported this project. The funding sources did not have any role in study design, data collection, analysis, interpretation, summarizing the data or decision to submit the manuscript for publication.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxivMême sujetSARS-CoV-2 detection and testingTravaux en français237 207