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Enregistrement W4396532102 · doi:10.1080/09273948.2023.2272200

Diagnostic Accuracy of Conjunctival Rt-Pcr in Sars-Cov-2: A Systematic Review and Diagnostic Accuracy Meta-Analysis

2024· review· en· W4396532102 sur OpenAlexaff
Aurélie Faubert, Rania Bohsina, Eunice You, Mélanie Hébert, May Griffith, Marie‐Josée Aubin

Notice bibliographique

RevueOcular Immunology and Inflammation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Meta-analysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Polymerase chain reactionCoronavirus2019-20 coronavirus outbreakSars virusReal-time polymerase chain reactionVirologyDiagnostic testInternal medicinePathologyEmergency medicineGeneDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To study the positivity rate of conjunctival realtime polymerase chain reaction (RT-PCR) testing for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). DESIGN: Systematic review and diagnostic accuracy meta-analysis. METHODS: MEDLINE and EMBASE were queried using medical subject headings terms. Diagnostic accuracy meta-analyses and forest plots were obtained using the RevMan software. RESULTS: After deduplication, appraisal of abstract titles and full-text analysis of 1441 articles, 42 articles with 3351 COVID-19 patients were included in this review. Of these, 412 conjunctival swabs/Schirmer paper strips tested positive for SARS-CoV-2 by RT-PCR. The pooled sensitivity of the RT-PCR tests across the 24 studies with laboratory-confirmed COVID-19 patients was 10.3%. CONCLUSIONS: Only 1 in 10 RT-PCR tests performed on conjunctival swabs were positive for SARS-CoV-2. Although this suggests that SARS-CoV-2 is likely present and detectable in the conjunctiva, this detection method has low diagnostic potential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,032
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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