Field evaluations of four SARS-CoV-2 rapid antigen tests during SARS-CoV-2 Delta variant wave in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid antigen tests detecting SARS-CoV-2 were shown to be a useful tool in managing the COVID-19 pandemic. Here, we report on the results of a prospective diagnostic accuracy study of four SARS-CoV-2 rapid antigen tests in a South African setting. METHODS: Rapid antigen test evaluations were performed through drive-through testing centres in Durban, South Africa, from July to December 2021. Two evaluation studies were performed: nasal Panbio COVID-19 Ag Rapid Test Device (Abbott) was evaluated in parallel with the nasopharyngeal Espline SARS-CoV-2 Ag test (Fujirebio), followed by the evaluation of nasal RightSign COVID-19 Antigen Rapid test Cassette (Hangzhou Biotest Biotech) in parallel with the nasopharyngeal STANDARD Q COVID-19 Ag test (SD Biosensor). The Abbott RealTime SARS-CoV-2 assay was used as a reference test. RESULTS: Evaluation of Panbio and Espline Ag tests was performed on 494 samples (31% positivity), while the evaluation of Standard Q and RightTest Ag tests was performed on 539 samples (13.17% positivity). The overall sensitivity for all four tests ranged between 60 and 72% with excellent specificity values (> 98%). Sensitivity increased to > 80% in all tests in samples with cycle number value < 20. All four tests performed best in samples from patients presenting within the first week of symptom onset. CONCLUSIONS: All four evaluated tests detected a majority of the cases within the first week of symptom onset with high viral load.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».