Nasopharyngeal swabs vs. saliva sampling for SARS-CoV-2 detection: A cross-sectional survey of acceptability for caregivers and children after experiencing both methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Saliva sampling is a promising alternative to nasopharyngeal swabs for SARS-CoV-2 testing, but acceptability data is lacking. We characterize the acceptability of saliva sampling and nasopharyngeal swabs for primary decision makers and their children after experiencing both testing modalities. METHODS: We administered a cross-sectional survey to participants aged 6-to-17 years and their primary decision makers at an Ottawa community COVID-19 testing centre in March 2021. Included were participants meeting local guidelines for testing. Excluded were those identified prior to participation as having inability to complete the consent, sampling, or survey process. Acceptability in multiple hypothetical scenarios was rated using a 5-point Likert scale. Pain was measured using the Faces Pain Scale-Revised (FPS-R). Preference for testing was assessed with direct binary questions. RESULTS: 48 participants and 48 primary decision makers completed the survey. Nasopharyngeal swab acceptability differed between scenarios, ranging 79% [95%CI: 66, 88] to 100% [95%CI: 95, 100]; saliva sampling acceptability was similar across scenarios, ranging 92% [95%CI: 82, 97] to 98% [95%CI: 89, 99]. 58% of youth described significant pain with nasopharyngeal swabbing, versus none with saliva sampling. 90% of children prefer saliva sampling. 66% of primary decision makers would prefer nasopharyngeal swabbing if it were 10% more sensitive. CONCLUSION: Though youth prefer saliva sampling over nasopharyngeal swabs, primary decision makers present for testing remain highly accepting of both. Acceptance of nasopharyngeal swabs, however, varies with the testing indication and is influenced by perceived test accuracy. Understanding factors that influence sampling acceptance will inform more successful testing strategies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle