Diagnostic performance of the fully automated Roche Elecsys SARS-CoV-2 antigen electrochemiluminescence immunoassay: a pooled analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Among the diagnostic tests that have recently become commercially available for diagnosing coronavirus disease 2019 (COVID-19), the fully-automated Roche Elecsys severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) antigen electrochemiluminescence immunoassay (ECLIA) is one of the most widespread for its adaptability within a system of laboratory automation, rapidity and high-throughput. This article is aimed to provide the results of the first pooled analysis of its accuracy for diagnosing SARS-CoV-2 infections. CONTENT: We carried out an electronic search in Scopus and Medline, without language or date restrictions (i.e., up to January 18, 2022), to identify articles where the diagnostic performance of Roche Elecsys SARS-CoV-2 antigen ECLIA was compared with that of reference molecular diagnostic techniques. SUMMARY: Overall, 11 studies were identified, 10 of which (n=6,095 swabs) provided necessary data for inclusion in a pooled analysis. The pooled diagnostic sensitivity, specificity and area under the curve (AUC) in nasopharyngeal samples were 0.68 (95%CI, 0.66-0.70), 0.99 (95%CI, 0.99-0.99) and 0.958 (95%CI, 0.936-0.980), respectively. The cumulative observed agreement with reference molecular assays was 89.5% and the kappa statistic was 0.735 (95%CI, 0.716-0.754). The pooled diagnostic sensitivity in samples with high viral load (i.e., cycle threshold values <28-30) was 0.95 (95%CI, 0.92-0.97). OUTLOOK: The results of this pooled analysis confirm that the fully-automated Roche Elecsys SARS-CoV-2 antigen ECLIA has high diagnostic specificity and optimal diagnostic sensitivity for identifying nasopharyngeal samples with higher viral load, thus making it a reliable technique for mass screening and for supporting strategies based on shorten isolation and/or quarantine.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».