A Telemedicine-Guided Self-Collection Approach for PCR-Based SARS-CoV-2 Testing: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large-scale, polymerase chain reaction (PCR)-based SARS-CoV-2 testing is expensive, resource intensive, and time consuming. A self-collection approach is a probable alternative; however, its feasibility, cost, and ability to prevent infections need to be evaluated. OBJECTIVE: This study aims to compare an innovative self-collection approach with a regular SARS-CoV-2 testing strategy in a large European industrial manufacturing site. METHODS: The feasibility of a telemedicine-guided PCR-based self-collection approach was assessed for 150 employees (intervention group) and compared with a regular SARS-CoV-2 testing approach used for 143 employees (control group). Acceptance, ergonomics, and efficacy were evaluated using a software application. A simulation model was implemented to evaluate the effectiveness. An interactive R shiny app was created to enable customized simulations. RESULTS: The test results were successfully communicated to and interpreted without uncertainty by 76% (114/150) and 76.9% (110/143) of the participants in the intervention and control groups, respectively (P=.96). The ratings for acceptability, ergonomics, and efficacy among intervention group participants were noninferior when compared to those among control group participants (acceptability: 71.6% vs 37.6%; ergonomics: 88.1% vs 74.5%; efficacy: 86.4% vs 77.5%). The self-collection approach was found to be less time consuming (23 min vs 38 min; P<.001). The simulation model indicated that both testing approaches reduce the risk of infection, and the self-collection approach tends to be slightly less effective owing to its lower sensitivity. CONCLUSIONS: The self-collection approach for SARS-CoV-2 diagnosis was found to be technically feasible and well rated in terms of acceptance, ergonomics, and efficacy. The simulation model facilitates the evaluation of test effectiveness; nonetheless, considering context specificity, appropriate adaptation by companies is required.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».