Asymptomatic testing people for SARS-CoV-2 in healthcare facilities: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asymptomatic testing involves the process whereby individuals who do not show symptoms of COVID-19 are tested for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection using any of the available laboratory test techniques. Aim: To evaluate the effectiveness of testing asymptomatic individuals visiting, living or working in healthcare facilities in reducing SARS-CoV-2 viral infections. Setting: Healthcare databases. Method: Electronic databases were searched and limited to English language and studies published 2020 to 02 September 2022. Following the methods for rapid systematic reviews, data were analysed using a fixed effect model, and results of the effect estimate were reported as odds ratios (OR) with their confidence intervals (CI) (95% CI). Results: Databases’ searches yielded 3065 articles after deduplication and 3 studies by searching reference lists of included articles. After screening abstracts and full text articles, 3 cohort studies were included, each with serious risk of bias. Very low certainty evidence shows a decrease in occurrence of SARS-CoV-2 infections in the asymptomatic testing group among patients going for index surgery (OR: 0.05, 95 % CI: 0.00–0.82; 501 participants; 1 study) and among long term care facility staff (OR: 0.31, 95 % CI: 0.18–0.52; 3457 participants; 2 studies, I2 = 89%) than the ‘no asymptomatic testing’ group. However, its effect on their residents was contradictory. Conclusion: There is limited quality evidence to support asymptomatic testing of individuals for SARS-CoV-2 in the prevention of virus transmission in health care settings. Contribution: In the event of a future pandemic, this review offers current evidence on the potential effects of asymptomatic testing.
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 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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».