Point-of-care diagnostic test accuracy in children and adolescents with sickle cell disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detection of sickle cell disease (SCD) could be improved with greater use of point-of-care testing (POCT). This review assessed the accuracy of POCTs for SCD in children and adolescents. METHODS: We systematically searched EMBASE, PubMed, Cochrane libraries, registries and conference proceedings from inception to 28th February 2023. We included cross-sectional and case-control studies that tested for SCD using POCTs and reference tests in individuals aged 0-19. We conducted meta-analysis to assess sensitivity and specificity of individual POCTs. FINDINGS: The review included 31 studies overall, with 20 covering lateral flow immunoassays (LFIAs) and four covering micro-engineered electrophoresis. When detecting homozygous SCD, the pooled sensitivity and specificity of the included LFIAs and micro-engineered electrophoresis POCTs was 92 % or higher in all individual meta-analyses. Sensitivities and specificities were also nearly 100 % when detecting haemoglobin SC disease for these POCTs. INTERPRETATION: POCTs could be used to accurately diagnose SCD.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».