Antigen Detection Tests for SARS-CoV-2: a systematic review and meta-analysis on real world data.
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim Rapid antigen detection (RAD) tests on nasopharyngeal specimens have been recently made available for SARS-CoV-2 infections, and early studies suggested their potential utilization as rapid screening and diagnostic testing. The present systematic review and meta-analysis was aimed to assess available evidence and to explore the reliability of antigenic tests in the management of the SARS-CoV-2 pandemic. MATERIALS AND METHODS: We reported our meta-analysis according to the PRISMA statement. We searched Pubmed, Embase, and pre-print archive medRxiv.og for eligible studies published up to November 5th, 2020. Raw data included true/false positive and negative tests, and the total number of tests. Sensitivity and specificity data were calculated for every study, and then pooled in a random-effects model. Heterogeneity was assessed using the I2 measure. Reporting bias was assessed by means of funnel plots and regression analysis. RESULTS: Based on 25 studies, we computed a pooled sensitivity of 72.8% (95%CI 62.4-81.3), a specificity of 99.4% (95%CI 99.0-99.7), with high heterogeneity and risk of reporting bias. More precisely, RAD tests exhibited higher sensitivity on samples with high viral load (i.e. <25 Cycle Threshold; 97.6%; 95%CI 94.1-99.0), compared to those with low viral load (≥25 Cycle Threshold; 43.6%; 95% 27.6-61.1). DISCUSSION: As the majority of collected reports were either cohort or case-control studies, deprived of preventive power analysis and often oversampling positive tests, overall performances may have been overestimated. Therefore, the massive referral to antigenic tests in place of RT-qPCR is currently questionable, and also their deployment as mass screening test may lead to intolerable share of missing diagnoses. On the other hand, RAD tests may find a significant role in primary care and in front-line settings (e.g. Emergency Departments). (www.actabiomedica.it).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».