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Enregistrement W4210431553 · doi:10.1101/2022.01.28.22270033

User acceptability of saliva and gargle samples for identifying COVID-19 positive high-risk workers

2022· preprint· en· W4210431553 sur OpenAlexfundno aff
Kirsty McLennan, Ellen Barton, Christie Lang, Ian R. Adams, Gina McAllister, Martin A.M. Reijns, Kate Templeton, Ingólfur Johannessen, A. Leckie, Nick Gilbert

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsMedical Research CouncilUniversity of EdinburghScottish GovernmentNHS Greater Glasgow and Clyde
Mots-clésSalivaMedicineGold standard (test)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)ThroatPopulationCohortNoseInternal medicineDiseaseSurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Throughout the COVID-19 pandemic nasopharyngeal or nose/throat swabs (NTS) have been the primary approach for collecting patient samples for the subsequent detection of viral RNA. However, this procedure, if undertaken correctly, can be unpleasant and therefore deters individuals from providing high quality samples. To overcome these limitations other modes of sample collection have been explored. In a cohort of frontline healthcare workers we have compared saliva and gargle samples to gold-standard NTS. 93% of individuals preferred providing saliva or gargle samples, with little sex-dependent variation. Viral titres collected in samples were analysed using standard methods and showed that gargle and saliva were similarly comparable for identifying COVID-19 positive individuals compared to NTS (92% sensitivity; 98% specificity). We suggest that gargle and saliva collection are viable alternatives to NTS swabs and may encourage testing to provide better disease diagnosis and population surveillance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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