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Enregistrement W4293101473 · doi:10.2196/35426

Feasibility of At-Home Serial Testing Using Over-the-Counter SARS-CoV-2 Tests With a Digital Smartphone App for Assistance: Longitudinal Cohort Study

2022· article· en· W4293101473 sur OpenAlexvenueno aff
Carly Herbert, John Broach, William Heetderks, Felicia Qashu, Laura Gibson, Caitlin Pretz, Kelsey Woods, Vik Kheterpal, Thejas Suvarna, Christopher Nowak, Péter Lázár, Didem Ayturk, Bruce Barton, Chad J. Achenbach, Robert L. Murphy, David D. McManus, Apurv Soni

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineTest (biology)UsabilityDescriptive statisticsFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ongoing SARS-CoV-2 pandemic necessitates the development of accurate, rapid, and affordable diagnostics to help curb disease transmission, morbidity, and mortality. Rapid antigen tests are important tools for scaling up testing for SARS-CoV-2; however, little is known about individuals' use of rapid antigen tests at home and how to facilitate the user experience. OBJECTIVE: This study aimed to describe the feasibility and acceptability of serial self-testing with rapid antigen tests for SARS-CoV-2, including need for assistance and the reliability of self-interpretation. METHODS: A total of 206 adults in the United States with smartphones were enrolled in this single-arm feasibility study in February and March 2021. All participants were asked to self-test for COVID-19 at home using rapid antigen tests daily for 14 days and use a smartphone app for testing assistance and to report their results. The main outcomes were adherence to the testing schedule, the acceptability of testing and smartphone app experiences, and the reliability of participants versus study team's interpretation of test results. Descriptive statistics were used to report the acceptability, adherence, overall rating, and experience of using the at-home test and MyDataHelps app. The usability, acceptability, adherence, and quality of at-home testing were analyzed across different sociodemographic, age, and educational attainment groups. RESULTS: Of the 206 enrolled participants, 189 (91.7%) and 159 (77.2%) completed testing and follow-up surveys, respectively. In total, 51.3% (97/189) of study participants were women, the average age was 40.7 years, 34.4% (65/189) were non-White, and 82% (155/189) had a bachelor's degree or higher. Most (n=133/206, 64.6%) participants showed high testing adherence, meaning they completed over 75% of the assigned tests. Participants' interpretations of test results demonstrated high agreement (2106/2130, 98.9%) with the study verified results, with a κ score of 0.29 (P<.001). Participants reported high satisfaction with self-testing and the smartphone app, with 98.7% (157/159) reporting that they would recommend the self-test and smartphone app to others. These results were consistent across age, race/ethnicity, and gender. CONCLUSIONS: Participants' high adherence to the recommended testing schedule, significant reliability between participants and study staff's test interpretation, and the acceptability of the smartphone app and self-test indicate that self-tests for SARS-CoV-2 with a smartphone app for assistance and reporting is a highly feasible testing modality among a diverse population of adults in the United States.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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