The Diagnostic Accuracy of Syndromic Management for Genital Ulcer Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Genital Ulcer Disease (GUD) carries a significant disease burden globally. With limited access to diagnostics, the 2001 World Health Organization (WHO) sexually transmitted illnesses (STI) guidelines proposed a syndromic management algorithm that required a clinical decision to determine the management of GUD. We assessed the diagnostic accuracy of this algorithm. Methods: We conducted a systematic review (Prospero: CRD42020153294) using eight databases for publications between 1995 and January 2021 that reported primary data on the diagnostic accuracy of clinical diagnosis to identify aetiological agents of GUD. Titles and abstracts were independently assessed for eligibility, and data were extracted from full texts for sensitivity/specificity. A hierarchical logistic regression model was used to derive pooled sensitivity and specificity. We used GRADE to evaluate the certainty of evidence. Results: Of 24,857 articles, 151 full texts were examined and 29 included in the analysis. The majority were from middle-income countries [(14/29 (48%) lower middle, 10/29 (34%) upper middle)]. We pooled studies where molecular testing was using to confirm the aetiology of GUD: 9 studies (12 estimates) for herpes, 4 studies (7 estimates) for syphilis, and 7 studies (10 estimates) for chancroid. The pooled sensitivity and specificity of GUD for the detection of herpes was 43.5% [95% confidence interval (CI): 26.2–62.4], and 88.0% (95% CI: 67.0–96.3), respectively (high certainty evidence); and for syphilis were 52.8% (95% CI: 23.0–80.7), and 72.1% (95% CI: 28.0–94.5) (moderate certainty evidence); and for chancroid were 71.9% (95% CI: 45.9–88.5) and 53.1% (95% CI: 36.6–68.9) (moderate certainty evidence), respectively. Conclusion: Algorithms requiring a clinical diagnosis to determine and treat the aetiology of GUD have poor sensitivities for syphilis and herpes simplex virus, resulting in significant numbers of missed cases. There is an urgent need to improve access to affordable and efficient diagnostics (e.g., point-of-care tests) to be incorporated into GUD algorithms to better guide appropriate management. Systematic Review Registration: PROSPERO, identifier: CRD42020153294.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».