Evaluation of recombinase-based isothermal amplification assays for point-of-need detection of SARS-CoV-2 in resource-limited settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The democratization of diagnostics is one of the key challenges towards containing the transmission of coronavirus disease 2019 (COVID-19) around the globe. The operational complexities of existing PCR-based methods, including sample transfer to advanced central laboratories with expensive equipment, limit their use in resource-limited settings. However, with the advent of isothermal technologies, the detection of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is possible at decentralized facilities. METHODS: In this study, two recombinase-based isothermal techniques, reverse transcription recombinase polymerase amplification (RT-RPA) and reverse transcription recombinase-aided amplification (RT-RAA), were evaluated for the detection of SARS-CoV-2 in clinical samples. A total of 76 real-time reverse transcription PCR (real-time RT-PCR) confirmed COVID-19 cases and 100 negative controls were evaluated to determine the diagnostic performance of the isothermal methods. RESULTS: This investigation revealed equally promising diagnostic accuracy of the two methods, with a sensitivity of 76.32% (95% confidence interval 65.18-85.32%) when the target genes were RdRP and ORF1ab for RT-RPA and RT-RAA, respectively; the combination of N and RdRP in RT-RPA augmented the accuracy of the assay at a sensitivity of 85.53% (95% confidence interval 75.58-92.55%). Furthermore, high specificity was observed for each of the methods, ranging from 94.00% to 98.00% (95% confidence interval 87.40-9.76%). CONCLUSIONS: Considering the diagnostic accuracies, both RT-RPA and RT-RAA appear to be suitable assays for point-of-need deployment for the detection of the pathogen, understanding its epidemiology, case management, and curbing transmission.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».