Efficacy of swish and gargle and other collection methods with the use of Abbott ID NOW in COVID-19 detection
Notice bibliographique
Résumé
Background: To evaluate the efficacy of the Abbott ID NOW system in detecting COVID-19 using different specimen collection methods, emphasizing diagnostic accuracy and patient comfort. Methods: Three cohorts were analyzed, including two using the nasopharyngeal (NP) swab technique and one utilizing the swish-and-gargle (SG) method. Positive percent agreement (PPA), negative percent agreement (NPA), and cycle threshold (Ct) values were assessed to determine the system's performance. Results: The PPA for the NP swab cohorts averaged around 70%, while the SG cohort exhibited a higher PPA of 80%. All cohorts maintained high NPAs, close to 100%. The SG method significantly reduced false negatives, especially at lower Ct values, indicative of elevated levels of viral RNA. Additionally, the NP swab method, often uncomfortable, posed challenges in repeated testing scenarios, particularly among healthcare workers. Conclusion: While the Abbott ID NOW system demonstrates reliable COVID-19 detection, the SG method emerges as a superior collection technique to NP swabs, offering enhanced diagnostic accuracy and improved comfort for test takers. This study underscores the importance of selecting appropriate collection methods to ensure accurate and efficient COVID-19 testing.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».