The Infectious Diseases Society of America Guidelines on the Diagnosis of COVID-19: Antigen Testing (January 2023)
Notice bibliographique
Résumé
Immunoassays designed to detect SARS-CoV-2 protein antigens (Ag) are commonly used to diagnose COVID-19. The most widely used tests are lateral flow assays that generate results in approximately 15 minutes for diagnosis at the point-of-care. Higher throughput, laboratory-based SARS-CoV-2 Ag assays have also been developed. The number of commercially available SARS-CoV-2 Ag detection tests has increased rapidly, as has the COVID-19 diagnostic literature. The Infectious Diseases Society of America (IDSA) convened an expert panel to perform a systematic review of the literature and develop best-practice guidance related to SARS-CoV-2 Ag testing. This guideline is an update to the third in a series of frequently updated COVID-19 diagnostic guidelines developed by the IDSA. IDSA's goal was to develop evidence-based recommendations or suggestions that assist clinicians, clinical laboratories, patients, public health authorities, administrators, and policymakers in decisions related to the optimal use of SARS-CoV-2 Ag tests in both medical and nonmedical settings. A multidisciplinary panel of infectious diseases clinicians, clinical microbiologists, and experts in systematic literature review identified and prioritized clinical questions related to the use of SARS-CoV-2 Ag tests. A review of relevant, peer-reviewed published literature was conducted through 1 April 2022. Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) methodology was used to assess the certainty of evidence and make testing recommendations. The panel made 10 diagnostic recommendations that address Ag testing in symptomatic and asymptomatic individuals and assess single versus repeat testing strategies. US Food and Drug Administration (FDA) SARS-CoV-2 Ag tests with Emergency Use Authorization (EUA) have high specificity and low to moderate sensitivity compared with nucleic acid amplification testing (NAAT). Ag test sensitivity is dependent on the presence or absence of symptoms and, in symptomatic patients, on timing of testing after symptom onset. In most cases, positive Ag results can be acted upon without confirmation. Results of point-of-care testing are comparable to those of laboratory-based testing, and observed or unobserved self-collection of specimens for testing yields similar results. Modeling suggests that repeat Ag testing increases sensitivity compared with testing once, but no empirical data were available to inform this question. Based on these observations, rapid RT-PCR or laboratory-based NAAT remain the testing methods of choice for diagnosing SARS-CoV-2 infection. However, when timely molecular testing is not readily available or is logistically infeasible, Ag testing helps identify individuals with SARS-CoV-2 infection. Data were insufficient to make a recommendation about the utility of Ag testing to guide release of patients with COVID-19 from isolation. The overall quality of available evidence supporting use of Ag testing was graded as very low to moderate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,018 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».