Clinical assessment of SARS-CoV-2 antigen rapid detection compared with RT-PCR assay for emerging variants at a high-throughput community testing site in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With the emergence of the severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) B.1.1.7 lineage in the ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, Taiwan confronted a COVID-19 flare up in May 2021. Large-scale, accurate, affordable and rapid diagnostic tests such as the lateral flow assay can help to prevent community transmission, but their performance characteristics in real-world conditions and relevant subpopulations remain unclear. METHODS: The COVID-19 Antigen Rapid Test Kit (Eternal Materials, New Taipei City, Taiwan) was used in a high-throughput community testing site; the paired reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) results served as a reference for sensitivity and specificity calculations. RESULTS: Of 2096 specimens tested using the rapid antigen test, 70 (3.33%) were positive and 2026 (96.7%) were negative. This clinical performance was compared with the RT-PCR results. The sensitivity and specificity of the rapid antigen test were 76.39% [95% confidence interval (CI) 64.91-85.60%] and 99.26% (95% CI 98.78-99.58%), respectively, with high sensitivity in subjects with cycle threshold values ≤24. Further, the rapid antigen test detected the SARS-CoV-2 B.1.1.7 lineage effectively. CONCLUSIONS: Considering the short turnaround times and lower costs, this simple SARS-CoV-2 antigen detection test for rapid screening combined with RT-PCR as a double confirmatory screening tool can facilitate the prevention of community transmission during COVID-19 emergencies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».