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Enregistrement W6939975358 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6589958

Rapid antigen-based and rapid molecular tests for the detection of SARS-CoV-2: a rapid review with network meta-analysis of diagnostic test accuracy studies

2023· other· en· W6939975358 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaHealth CanadaOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalDiagnostic accuracyDiagnostic testAsymptomaticRandomized controlled trialMeta-analysisFalse Negative ReactionsData extraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global spread of COVID-19 created an explosion in rapid tests with results in < 1 hour, but their relative performance characteristics are not fully understood yet. Our aim was to determine the most sensitive and specific rapid test for the diagnosis of SARS-CoV-2. Methods Design: Rapid review and diagnostic test accuracy network meta-analysis (DTA-NMA). Eligibility criteria: Randomized controlled trials (RCTs) and observational studies assessing rapid antigen and/or rapid molecular test(s) to detect SARS-CoV-2 in participants of any age, suspected or not with SARS-CoV-2 infection. Information sources: Embase, MEDLINE, and Cochrane Central Register of Controlled Trials, up to September 12, 2021. Outcome measures: Sensitivity and specificity of rapid antigen and molecular tests suitable for detecting SARS-CoV-2. Data extraction and risk of bias assessment: Screening of literature search results was conducted by one reviewer; data abstraction was completed by one reviewer and independently verified by a second reviewer. Risk of bias was not assessed in the included studies. Data synthesis: Random-effects meta-analysis and DTA-NMA. Results We included 93 studies (reported in 88 articles) relating to 36 rapid antigen tests in 104,961 participants and 23 rapid molecular tests in 10,449 participants. Overall, rapid antigen tests had a sensitivity of 0.75 (95% confidence interval 0.70–0.79) and specificity of 0.99 (0.98–0.99). Rapid antigen test sensitivity was higher when nasal or combined samples (e.g., combinations of nose, throat, mouth, or saliva samples) were used, but lower when nasopharyngeal samples were used, and in those classified as asymptomatic at the time of testing. Rapid molecular tests may result in fewer false negatives than rapid antigen tests (sensitivity: 0.93, 0.88–0.96; specificity: 0.98, 0.97–0.99). The tests with the highest sensitivity and specificity estimates were the Xpert Xpress rapid molecular test by Cepheid (sensitivity: 0.99, 0.83–1.00; specificity: 0.97, 0.69–1.00) among the 23 commercial rapid molecular tests and the COVID-VIRO test by AAZ-LMB (sensitivity: 0.93, 0.48–0.99; specificity: 0.98, 0.44–1.00) among the 36 rapid antigen tests we examined. Conclusions Rapid molecular tests were associated with both high sensitivity and specificity, while rapid antigen tests were mainly associated with high specificity, according to the minimum performance requirements by WHO and Health Canada. Our rapid review was limited to English, peer-reviewed published results of commercial tests, and study risk of bias was not assessed. A full systematic review is required. Review registration PROSPERO CRD42021289712

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,040
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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