Comparative Analyses of Three Point-of-Care Urine Drug Test Devices’ Performance Characteristics for Use in Ambulatory Clinic Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urine drug testing (UDT) is a standard practice used for monitoring controlled and illicit substances in ambulatory care patients. Point-of-care (POC) UDTs are useful tools that allow for drug identification within minutes, providing rapid and objective diagnostic assistance for clinicians. The objective of this study was to evaluate the performance characteristics of 3 different POC UDT devices compared to reference methods. METHODS: A total of 106 residual urine specimens were collected to evaluate the 3 POC UDT devices: the Profile®-V MEDTOX Scan® drugs of abuse test, Quidel Triage® TOX Drug screen, and Quidel Triage Rapid OXY-BUP-MDMA panel. Device performance was assessed by their ability to identify drug classes/compounds compared to manufacturer and reference method (mass spectrometry) cutoffs. RESULTS: The results from quantitative mass spectrometry showed that 77% (84/106) of the samples were positive for one or more drugs. Each device had variable performance across each drug class. Overall, the specificity of the Profile-V MEDTOX Scan test was 90.1%, while the Quidel Triage TOX Drug Screen and Rapid OXY-BUP-MDMA devices had specificities of 89.0% and 50.0% using their respective manufacturer-stated cutoffs. Overall sensitivity was determined to be 98.6%, 97.0%, and 100% for the Profile-V MEDTOX Scan, Quidel Triage TOX Drug Screen, and Rapid OXY-BUP-MDMA, respectively. CONCLUSIONS: Of the 3 POC UDT devices evaluated, the Profile-V MEDTOX Scan demonstrated the best overall sensitivity and specificity compared to reference methods. False positive and negative results are possible with UDTs, ultimately the best device may depend on patient population and drugs of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».