MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4361207303 · doi:10.1186/s12916-023-02810-0

Rapid antigen-based and rapid molecular tests for the detection of SARS-CoV-2: a rapid review with network meta-analysis of diagnostic test accuracy studies

2023· review· en· W4361207303 sur OpenAlexafffundabout
Areti Angeliki Veroniki, Andrea C. Tricco, Jennifer Watt, Sofia Tsokani, Paul A. Khan, Charlene Soobiah, Ahmed Negm, Amanda Doherty-Kirby, Paul Taylor, Carole Lunny, Jessie McGowan, Julian Little, Patrick Mallon, David Moher, Sabrina Wong, Jacqueline Dinnes, Yemisi Takwoingi, Lynora Saxinger, Adrienne K. Chan, Wanrudee Isaranuwatchai, Bryn Lander, Adrienne F. A. Meyers, Guillaume Poliquin, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensSunnybrook HospitalPublic Health Agency of CanadaUniversity of OttawaUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of TorontoHealth CanadaOttawa HospitalCentre for Excellence in Mining InnovationInstitute for Work & HealthSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research BoardMcMaster University
Mots-clésMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Diagnostic accuracyDiagnostic testMolecular diagnosticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakMeta-analysisVirologyComputational biologyBioinformaticsPathologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)Emergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global spread of COVID-19 created an explosion in rapid tests with results in < 1 hour, but their relative performance characteristics are not fully understood yet. Our aim was to determine the most sensitive and specific rapid test for the diagnosis of SARS-CoV-2. METHODS: Design: Rapid review and diagnostic test accuracy network meta-analysis (DTA-NMA). ELIGIBILITY CRITERIA: Randomized controlled trials (RCTs) and observational studies assessing rapid antigen and/or rapid molecular test(s) to detect SARS-CoV-2 in participants of any age, suspected or not with SARS-CoV-2 infection. INFORMATION SOURCES: Embase, MEDLINE, and Cochrane Central Register of Controlled Trials, up to September 12, 2021. OUTCOME MEASURES: Sensitivity and specificity of rapid antigen and molecular tests suitable for detecting SARS-CoV-2. Data extraction and risk of bias assessment: Screening of literature search results was conducted by one reviewer; data abstraction was completed by one reviewer and independently verified by a second reviewer. Risk of bias was not assessed in the included studies. DATA SYNTHESIS: Random-effects meta-analysis and DTA-NMA. RESULTS: We included 93 studies (reported in 88 articles) relating to 36 rapid antigen tests in 104,961 participants and 23 rapid molecular tests in 10,449 participants. Overall, rapid antigen tests had a sensitivity of 0.75 (95% confidence interval 0.70-0.79) and specificity of 0.99 (0.98-0.99). Rapid antigen test sensitivity was higher when nasal or combined samples (e.g., combinations of nose, throat, mouth, or saliva samples) were used, but lower when nasopharyngeal samples were used, and in those classified as asymptomatic at the time of testing. Rapid molecular tests may result in fewer false negatives than rapid antigen tests (sensitivity: 0.93, 0.88-0.96; specificity: 0.98, 0.97-0.99). The tests with the highest sensitivity and specificity estimates were the Xpert Xpress rapid molecular test by Cepheid (sensitivity: 0.99, 0.83-1.00; specificity: 0.97, 0.69-1.00) among the 23 commercial rapid molecular tests and the COVID-VIRO test by AAZ-LMB (sensitivity: 0.93, 0.48-0.99; specificity: 0.98, 0.44-1.00) among the 36 rapid antigen tests we examined. CONCLUSIONS: Rapid molecular tests were associated with both high sensitivity and specificity, while rapid antigen tests were mainly associated with high specificity, according to the minimum performance requirements by WHO and Health Canada. Our rapid review was limited to English, peer-reviewed published results of commercial tests, and study risk of bias was not assessed. A full systematic review is required. REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42021289712.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,049 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC MedicineMême sujetSARS-CoV-2 detection and testingTravaux en français237 207