Evaluating the performance of common reference laboratory tests for acute dengue diagnosis: a systematic review and meta-analysis of RT-PCR, NS1 ELISA, and IgM ELISA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dengue fever is listed among the top ten global health threats by WHO. Prompt identification of dengue virus can guide clinical management and outbreak response, yet laboratory diagnosis is complex, costly, and lacks consensus on performance evaluation. This systematic review aims to provide reliable diagnostic accuracy estimates in order to inform global guidance and evaluate novel rapid diagnostic tests. METHODS: In this systematic review and meta-analysis, we searched nine literature databases on Feb 16, 2021, for reports on five common reference tests for dengue infection: NS1 ELISA, IgM ELISA, IgG ELISA, RT-PCR, and viral neutralisation test. Articles were included if they reported primary data from more than five participants to complete 2×2 tables comparing one of these tests (on human serum) with any comparator. Diagnostic accuracy was estimated using Bayesian random-effect meta-analysis, which does not require a gold-standard comparator. Risk of bias was assessed using QUADAS-2. This review is registered with PROSPERO (CRD42022341552). FINDINGS: Data were extracted from 161 articles, allowing analysis of multiple timeframes for three tests of interest. Pooled sensitivities of RT-PCR (0-4 days after symptom onset), NS1 ELISA (0-4 days), and IgM ELISA (1-7 days) were 95% (95% credible interval 77-99), 90% (68-98), and 71% (57-84), respectively. The corresponding pooled estimates of specificity were 89% (60-98), 93% (71-99), and 91% (82-95). A subanalysis of only studies at low risk of bias demonstrated similar estimates. INTERPRETATION: IgM ELISA shows poor diagnostic accuracy early in the symptom course. NS1 ELISA shows similar diagnostic accuracy to RT-PCR, which has important implications for global public health policy, given its relatively low cost and accessibility. FUNDING: None.
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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 | 0,029 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».