Comparison of the analytical and clinical sensitivities of 34 rapid antigen tests with prevalent SARS-CoV-2 variants of concern during the COVID-19 pandemic in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Antigen-detection rapid diagnostic tests (Ag-RDTs) have become a central pillar for the management of coronavirus disease worldwide due to their speed and ease of use and are now being developed for use in other emerging outbreaks. Like other viruses, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is subject to rapid mutation as it spreads, and new variants of concern (VOCs) emerge frequently, posing a significant challenge for the detection of newer, highly mutated variants. It is, therefore, important that the performance of Ag-RDTs is regularly evaluated, particularly in outbreak scenarios where rapid diagnostics are key to limiting disease spread. Here, we present a comprehensive evaluation of the analytical and clinical sensitivities of 34 commercially available Ag-RDTs with five SARS-CoV-2 VOCs, all of which were highly prevalent in the UK at various times between 2019 and 2023. This study highlights the importance of regular evaluation of the Ag-RDT performance, with several Ag-RDTs demonstrating a reduced performance with some VOCs. We conclude that a regular performance evaluation through our proposed pipeline, combined with a broad consensus approval threshold across global organizations, is essential to maintaining the effectiveness of Ag-RDTs as a disease management tool during outbreaks.IMPORTANCEAntigen-detection rapid diagnostic tests (Ag-RDTs) came to global prominence during the coronavirus disease pandemic, where they offered a quick and simple at-home diagnostic, which could be used to manage disease spread. A major ongoing challenge for the broad use of Ag-RDTs is the speed at which new SARS-CoV-2 variants emerge, each of which has the potential to reduce the performance of available Ag-RDTs. As Ag-RDTs are explored for use in other viral disease outbreaks, pipelines for the regular evaluation of test performance are essential for ensuring that Ag-RDTs can be employed effectively. Here, we have developed a robust pipeline for the large-scale evaluation of commercially available Ag-RDTs against several major SARS-CoV-2 variants, which can be adapted and applied to other emerging outbreaks to ensure that test performance is maintained as a virus evolves.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».