Exploring the Clinical Utility of Gustatory Dysfunction (GD) as a Triage Symptom Prior to Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) in the Diagnosis of COVID-19: A Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The diagnosis of COVID-19 is made using reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) but its sensitivity varies from 20 to 100%. The presence of gustatory dysfunction (GD) in a patient with upper respiratory tract symptoms might increase the clinical suspicion of COVID-19. Aims: To perform a systematic review and meta-analysis to determine the pooled sensitivity, specificity, positive likelihood ratio (LR+), negative likelihood ratio (LR−) and diagnostic odds ratio (DOR) of using GD as a triage symptom prior to RT-PCR. Methods: PubMed and Embase were searched up to 20 June 2021. Studies published in English were included if they compared the frequency of GD in COVID-19 adult patients (proven by RT-PCR) to COVID-19 negative controls in case control or cross-sectional studies. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the methodological quality of the included studies. Results: 21,272 COVID-19 patients and 52,298 COVID-19 negative patients were included across 44 studies from 21 countries. All studies were of moderate to high risk of bias. Patients with GD were more likely to test positive for COVID-19: DOR 6.39 (4.86–8.40), LR+ 3.84 (3.04–4.84), LR− 0.67 (0.64–0.70), pooled sensitivity 0.37 (0.29–0.47) and pooled specificity 0.92 (0.89–0.94). While history/questionnaire-based assessments were predictive of RT-PCR positivity (DOR 6.62 (4.95–8.85)), gustatory testing was not (DOR 3.53 (0.98–12.7)). There was significant heterogeneity among the 44 studies (I2 = 92%, p < 0.01). Conclusions: GD is useful as a symptom to determine if a patient should undergo further testing, especially in resource-poor regions where COVID-19 testing is scarce. Patients with GD may be advised to quarantine while repeated testing is performed if the initial RT-PCR is negative. Funding: None.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».