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Enregistrement W4396957301 · doi:10.51731/cjht.2024.894

Point-of-Care Tests for COVID-19 and Influenza in Canada

2024· article· en· W4396957301 sur OpenAlexaboutno aff
CADTH

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePoint-of-care testingIntensive care medicineDiagnostic testPoint of careTest (biology)Emergency medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What Is the Issue? Health care providers rely on laboratory tests to differentiate between respiratory illnesses that manifest in similar symptoms, such as COVID-19 and influenza. However, samples may travel to centralized laboratories to process, delaying test results and treatment. Point-of-care tests (POCTs) allow for diagnosis at the site of care but at the expense of diagnostic performance. Several commercial POCTs, specifically for COVID-19, have become increasingly available in Canada since the start of the pandemic. Decision-makers will need to consider which commercial POCT can meet their jurisdiction’s testing needs. POCTs in Canada and their Potential Impact Some POCTs, called “Multiplex tests,” can detect and differentiate between certain illnesses using a single sample. Some studies suggest that using POCTs for respiratory illness in hospitals and emergency departments can expedite diagnosis, improve patient flow, reduce admissions, and shorten the length of stay. Commercial POCTs vary in diagnostic performance, complexity, and costs. There are at least 37 authorized POCTs for COVID-19, influenza, or both in Canada. All devices accept a nasal, nasopharyngeal sample, or both sample types for testing. Some tests require a reader or analyzer to use test kits for diagnosis. POCTs can provide results in 1 hour or less. However, laboratory testing (i.e., nucleic acid amplification tests) remains the standard of care to diagnose COVID-19 and influenza, given their better diagnostic performance compared to POCTs. What Else Do We Need to Know? Confirmatory laboratory tests can reaffirm the diagnosis from POCTs. However, budget impact analyses and clinical studies on authorized tests in Canada do not consider how confirmatory lab tests impact findings on POCT use. Future studies should investigate the cost-effectiveness of POCTs with confirmatory testing, as well as the impact of incorrect diagnosis from POCT on patient outcomes. Rural and remote communities may benefit from POCTs for respiratory illness, given their distance to centralized laboratories.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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