The challenges of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) testing in low-middle income countries and possible cost-effective measures in resource-limited settings
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic testing for the Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection remains a challenge around the world, especially in low-middle-income countries (LMICs) with poor socio-economic backgrounds. From the beginning of the pandemic in December 2019 to August 2021, a total of approximately 3.4 billion tests were performed globally. The majority of these tests were restricted to high income countries. Reagents for diagnostic testing became a premium, LMICs either cannot afford or find manufacturers unwilling to supply them with expensive analytical reagents and equipment. From March to December 2020 obtaining testing kits for SARS-CoV-2 testing was a challenge. As the number of SARS-CoV-2 infection cases increases globally, large-scale testing still remains a challenge in LMICs. The aim of this review paper is to compare the total number and frequencies of SARS-CoV-2 testing in LMICs and high-income countries (HICs) using publicly available data from Worldometer COVID-19, as well as discussing possible interventions and cost-effective measures to increase testing capability in LMICs. In summary, HICs conducted more SARS-CoV-2 testing (USA: 192%, Australia: 146%, Switzerland: 124% and Canada: 113%) compared to middle-income countries (MICs) (Vietnam: 43%, South Africa: 29%, Brazil: 27% and Venezuela: 12%) and low-income countries (LICs) (Bangladesh: 6%, Uganda: 4% and Nigeria: 1%). Some of the cost-effective solutions to counteract the aforementioned problems includes using saliva instead of oropharyngeal or nasopharyngeal swabs, sample pooling, and testing high-priority groups to increase the number of mass testing in LMICs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».