Evaluation of water gargle samples for SARS‐CoV‐2 detection using Abbott ID NOW COVID‐19 assay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Abbott ID NOW™ COVID‐19 assay has been shown as a reliable and sensitive alternative to reverse transcription‐polymerase chain reaction (RT‐PCR) testing from nasopharyngeal or nasal samples in symptomatic patients. Water gargle is an acceptable noninvasive alternative specimen for severe acute respiratory syndrome coronavirus‐2 (SARS‐CoV‐2) detection by RT‐PCR. The objective of this study was to evaluate the performance of water gargle samples for the detection of SARS‐CoV‐2 using the ID NOW. Residual gargle samples were randomly selected among positive standard of care (SOC)‐nucleic acid amplification test (NAAT) samples. For testing on ID NOW, the manufacturer's instructions were followed, except for the specimen addition step: 500 µl of the gargle specimen was added to the blue sample receiver with a pipette and gently mixed. Among the 202 positive samples by SOC‐NAAT, 185 were positive by ID NOW (positive percent agreement [PPA]) = 91.6% (95% confidence interval [CI]: 86.9−95.0). For the 17 discordant samples, cycle threshold ( C t ) values were all ≥31.0. The PPA was significantly lower among asymptomatic patients (84.4%; 95% CI: 73.2−92.3) versus symptomatic patients (95.2%; 95% CI: 89.8−98.2). The performance of the ID NOW for the detection of SARS‐CoV‐2 infection on gargle samples is excellent when C t values are <31.0 and for patients that have COVID‐19 compatible symptoms.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».