Post-Market Surveillance of Six COVID-19 Point-of-Care Tests Using Pre-Omicron and Omicron SARS-CoV-2 Variants
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Post-market surveillance of test performance is a critical function of public health agencies and clinical researchers that ensures diagnostics maintain performance characteristics following their regulatory approval. Changes in product quality, manufacturing processes over time, or the evolution of new variants may impact product quality. During the COVID-19 pandemic, a plethora of point-of-care tests (POCTs) were released onto the Canadian market. This study evaluated the performance characteristics of several of the most widely-distributed POCTs in Canada, including four rapid antigen tests (Abbott Panbio, BTNX Rapid Response, SD Biosensor, Quidel QuickVue) and two molecular tests (Abbott ID NOW, Lucira Check IT). All tests were challenged with 149 SARS-CoV-2 clinical positives, including multiple variants up to and including Omicron XBB.1.5, as well as 29 clinical negatives. Results were stratified based on whether the isolate was Omicron or pre-Omicron as well as by RT-qPCR Ct value. The test performance of each POCT was consistent with the manufacturers’ claims and showed no significant decline in clinical performance against any of the variants tested. These findings provide continued confidence in the results of these POCTs as they continue to be used to support decentralized COVID-19 testing. This work demonstrates the essential role of post-market surveillance in ensuring reliability in diagnostic tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».