Auxiliary screening COVID-19 by computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 2019 novel coronavirus (COVID-19) pandemic remains rampant in many countries/regions. Improving the positive detection rate of COVID-19 infection is an important measure for the control and prevention of this pandemic. This meta-analysis aims to systematically summarize the current characteristics of the computed tomography (CT) auxiliary screening methods for COVID-19 infection in the real world. Methods: Web of Science, Cochrane Library, Embase, PubMed, CNKI, and Wanfang databases were searched for relevant articles published prior to 1 September 2022. Data on specificity, sensitivity, positive/negative likelihood ratio, area under curve (AUC), and diagnostic odds ratio (dOR) were calculated purposefully. Results: One hundred and fifteen studies were included with 51,500 participants in the meta-analysis. Among these studies, the pooled estimates for AUC of CT in confirmed cases, and CT in suspected cases to predict COVID-19 diagnosis were 0.76 and 0.85, respectively. The CT in confirmed cases dOR was 5.51 (95% CI: 3.78-8.02). The CT in suspected cases dOR was 13.12 (95% CI: 11.07-15.55). Conclusion: Our findings support that CT detection may be the main auxiliary screening method for COVID-19 infection in the real world.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».