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Enregistrement W4313166872 · doi:10.2196/41132

A Metasynthesis and Meta-analysis of the Impact and Diagnostic Safety of COVID-19 Symptom Agnostic Rapid Testing in Low- and Middle-Income Countries: Protocol for a Systematic Review

2022· review· en· W4313166872 sur OpenAlexvenueno aff
Mathew Mbwogge, Pratyush Kumar, Kumar Abhishek

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Protocol (science)Meta-analysis2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Systematic reviewLow and middle income countriesMedicineMEDLINEPsychologyAlternative medicineDeveloping countryPolitical scienceVirologyPathologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Amid all public health measures to contain COVID-19, the most challenging has been how to break the transmission chain. This has been even more challenging in low- and middle-income countries (LMICs). A public health emergency warrants a public health perspective, which comes down to prevention. Rapid mass testing has been advocated throughout the pandemic as a way to promptly deal with asymptomatic infections, but its usefulness in LMICs is yet to be fully understood. OBJECTIVE: The study objectives of this paper are to (1) investigate the impact of the different rapid mass testing options for SARS-CoV-2 that have been delivered at point of care in LMICs and (2) evaluate the diagnostic safety (accuracy) of rapid mass testing for SARS-CoV-2 in LMICs. METHODS: This review will systematically search records in PubMed, EBSCOhost, Cochrane library, Global Index Medicus COVID-19 Register, and Scopus. Records will be managed using Mendeley reference manager and SWIFT-Review. Risk of bias for randomized controlled trials will be assessed using the RoB 2 assessment tool, while nonrandomized interventions will be assessed using the tool developed by the Evidence Project. A narrative approach will be used to synthesize data under the first objective, and either a meta-analysis or synthesis without meta-analysis for the second objective. Tables, figures, and textual descriptions will be used to present findings. The overall body of evidence for the first objective will be assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation-Confidence in the Evidence from Reviews of Qualitative research (GRADE-CERQual) approach, and for the second objective using GRADE. RESULTS: The screening of records has been finalized. We hope to finalize the synthesis by the end of February 2023 and to prepare the manuscript for publication by April 2023. The study will be reported in accordance with standard guidelines for the reporting of systematic reviews. Review results will be disseminated through conferences and their peer-reviewed publication in a relevant journal. CONCLUSIONS: This review highlights the role of a preventive approach in infection control using rapid mass testing. It also flags the overriding need to involve users and providers in the evaluation of such tests in the settings for which they are intended. This will be the first review to the best of our knowledge to generate both qualitative and quantitative evidence regarding rapid mass testing specific to LMICs. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022283776; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=283776. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/41132.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,039
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,003

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 Opus0,905
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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