Fujirebio Lumipulse SARS-CoV-2 antigen immunoassay: pooled analysis of diagnostic accuracy
Notice bibliographique
Résumé
We provide here a pooled analysis of accuracy of Fujirebio Lumipulse SARS-CoV-2 Antigen chemiluminescent immunoassay for diagnosing acute SARS-CoV-2 infections. An electronic search was conducted in Scopus and Medline with the keywords "Lumipulse" AND "antigen" AND "SARS-CoV-2" or "COVID-19", up to January 21, 2022, for identifying clinical investigations (minimum sample size ≥100) where diagnostic accuracy of Lumipulse G SARS-CoV-2 Ag was tested against reference molecular techniques. All studies which allowed to construct a 2 × 2 table were included in a pooled analysis. A final number of 21 studies, totalling 17,648 nasopharyngeal and 8538 saliva specimens, were finally included. The pooled diagnostic sensitivity and specificity in nasopharyngeal swabs were 0.80 (95%CI, 0.78-0.81) and 0.98 (95%CI, 0.97-0.98), respectively, whilst the area under the curve and agreement were 0.980 (95%CI, 0.973-0.986) and 94.9%, respectively. In the twelve studies which used the fixed 1.34 pg/mL currently recommended manufacturer's threshold, the diagnostic accuracy remained unvaried. In saliva samples, the pooled diagnostic sensitivity and specificity were 0.75 (95%CI, 0.71-0.75) and 1.00 (95%CI, 0.99-1.00), respectively, whilst the area under the curve and were 0.976 (95%CI, 0.969-0.984) and 98.4%, respectively. In the five studies which used the fixed 0.67 pg/mL currently recommended manufacturer's threshold, the diagnostic accuracy remained unvaried. In conclusion, Lumipulse G SARS-CoV-2 Ag assay demonstrates good diagnostic sensitivity and specificity, thus representing a valuable complementary and integrative option to molecular testing for SARS-CoV-2 in the current pandemic.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».