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摘要
簡介準確和負擔得起的實驗室檢測是及時診斷和適當管理COVID-19患者的關鍵。根據緊急使用授權，新的實驗室檢測方案在診斷檢測準確性方麵證據有限的情況下發布到市場。因此，迫切需要關於診斷準確性和現有檢測費用的有力證據，以便為政策和實踐提供信息，特別是在資源有限的情況下。我們的目標是確定低收入和中等收入國家COVID-19實驗室檢測策略的診斷檢測準確性、成本效益和效用。
方法與分析這將是一個多階段的、協議驅動的係統評價，根據診斷試驗準確性研究的係統評價和元分析首選報告項目(PRISMA)指南進行。我們將在PubMed、穀歌Scholar、MEDLINE、Scopus、Web of Science和WHO Global Index Medicus等至少6個公共衛生數據庫中搜索相關文獻。此外，我們還將檢索Cochrane Library、COVID-END和灰色文獻數據庫，以識別額外的相關文章，然後進行雙重篩選和數據提取。在Fryback和Thornbury框架的指導下，我們將對評估診斷測試的結果進行結構化的敘述和定量的綜合。主要結果是COVID-19診斷測試的準確性。使用針對診斷準確性測試的GRADE方法，我們將評估證據的整體質量，並根據原始PRISMA聲明報告結果。該方案已在國際係統評價前瞻性注冊(PROSPERO;https://www.crd.york.ac.uk/prospero/)．
倫理與傳播倫理審查是由生物醫學科學學院研究倫理委員會和烏幹達國家科學技術委員會進行的。已發表的文章將供政策和決策者查閱。本綜述的結果將指導臨床實踐和政策決策，並強調未來研究的領域。
PROSPERO注冊號CRD42020209528。
- 傳染病和侵擾
- 協議和指南
- 傳染病
- 微生物學
- 新型冠狀病毒肺炎
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
這項研究將有助於加強低收入和中等收入國家醫院和社區人群中COVID-19實驗室檢測策略有效性的證據基礎。
該方案是按照係統評價和元分析的首選報告項目指南編寫的。
GRADE係統將用於確定每個結果的證據基礎的強度，並在“結果摘要表”中報告主要結果的數據。
該審查僅限於來自中低收入國家的證據。
非英語數據庫將不會被搜索，這可能會導致語言偏見。
背景
COVID-19是一種由新型冠狀病毒引起的病毒性肺炎，最初被命名為2019新型冠狀病毒(2019- ncov)，後來被國際病毒分類委員會更名為嚴重急性呼吸綜合征冠狀病毒2 (SARS-CoV-2)。12019年12月，中國湖北省武漢市發現了首批COVID-19病例。疫情後來蔓延到其他國家，於2020年2月14日到達埃及和非洲。2020年3月11日，世衛組織宣布該疾病為全球大流行。2
對本次大流行的適當臨床管理和控製，需要優先對符合COVID-19疑似病例定義的患者的適當標本進行實驗室診斷和檢測。3.逆轉錄pcr (RT-PCR)等核酸擴增檢測方法是新型冠狀病毒感染診斷的金標準。1實時RT-PCR檢測具有檢測快速、敏感性和特異性高的特點，因此被推薦用於COVID-19早期感染的診斷。4
RT-PCR檢測方法複雜、耗時，容易受到采集時間、樣本類型和樣本保存性質等因素的影響，存在產生假陰性和假陽性結果的風險。5個6每次PCR檢測可能花費數百美元，需要使用複雜的設備和昂貴的試劑。7根據烏幹達衛生部的說法，每次聚合酶鏈反應診斷檢測(世衛組織批準)的費用約為65美元。這種高成本對大多數人來說是一個潛在的障礙。此外，這種方法不符合早發現、早隔離、早治療的原則，不利於疫情的防控。5
現有證據也強調了這些測定方法診斷準確性的不一致性。更重要的是，大多數關於診斷準確性的證據主要來自發達國家，這些國家的COVID-19曲線正在趨平。低收入和中等收入環境現在是大流行的中心，但現有檢測方法的診斷準確性在很大程度上缺乏證據。本綜述彌補了現有檢測方法診斷準確性方麵的知識差距，以進一步加強檢測在這些情況下的COVID-19應對中的作用。
基本原理
根據對來自中國、丹麥、意大利、日本、西班牙、瑞典、英國、美國和德國的診斷準確性文章的係統回顧和薈萃分析，ELISA檢測IgG或IgM的彙總敏感性為84.3%，橫向流動免疫分析為66.0%，化學發光免疫分析為97.8%。8在同一研究中，合並特異性範圍為96.6%至99.7%。8在對北美、南美、歐洲和中國研究的類似薈萃分析中，快速抗原檢測的平均敏感性為56.2%，平均特異性為99.5%。9在同一研究中，快速免疫測定法的平均敏感性為95.2%，特異性為98.9%。9根據這些回顧研究的結果，這些測定方法的診斷準確性各不相同，仍然存疑。此外，這些綜述可能不能用於描述低收入和中等收入國家(LMICs)檢測的診斷準確性。因此，有必要審查這些檢測方法在中低收入國家的診斷檢測準確性，因為它們是抗擊大流行的關鍵。
根據Fryback和Thornbury的說法，10有必要在六個層次上確保診斷技術的有效性。這包括確定技術質量(測試是否測量它聲稱要測量的東西?)，診斷準確性(測試的敏感性和特異性)，診斷思維有效性(測試是否有助於臨床醫生做出診斷?)，治療效果(它是否有助於規劃治療?)，患者是否從使用測試中受益，以及社會效力(成本-效益和成本-效益)。11因此，本審查旨在通過快速審查提出基於證據的建議，支持檢測戰略的有效性以及檢測在中低收入和中等收入國家控製和管理COVID-19中的效用。
方法
證據綜合將由協議驅動。該方案已在國際係統評價前瞻性注冊(PROSPERO;https://www.crd.york.ac.uk/prospero/)，並將在診斷試驗準確性研究(PRISMA-DTA)的係統評價和元分析指南(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and meta - analysis guidelines)聲明的進一步開發後發表在同行評審的期刊上。12
審查問題
審查問題是:在低收入和中等收入國家的醫院和社區人群中，COVID-19實驗室檢測策略的有效性如何?
我們的綜述將以PICOST的以下要素為指導(人群/環境、幹預/暴露、比較器、結果、研究設計、結果評估時間)(表1)．
結果
主要結果是低收入和中等收入國家COVID-19實驗室檢測方法的診斷檢測準確性(敏感性和特異性)。次要結果是低收入和中等收入國家可獲得的COVID-19檢測類型、檢測策略的效果(相對風險)以及各種COVID-19檢測算法的成本和成本效益(增量成本效益比，ICER)。
研究的資格和選擇
2020年1月至今在同行評議期刊上發表的研究將被納入;COVID-19 PCR檢測和快速即時診斷檢測的研究;在低收入和低收入國家環境中對成年人(18歲及以上)進行的研究;觀察性研究(橫斷麵研究、病例對照研究和隊列研究)、關於COVID-19實驗室檢測的係統綜述和隨機對照試驗。
我們打算排除沒有參考標準的COVID-19指數檢測的研究;僅進行COVID-19臨床診斷，無需任何實驗室檢測;COVID-19檢測模型研究;製造商COVID-19檢測手冊;對18歲以下兒童進行研究，因為他們不太可能是傳播源;或世衛組織不建議的COVID-19實驗室檢測。
數據源
文章搜索將在以下數據庫上進行:PubMed、穀歌Scholar、MEDLINE、Scopus、Web of Science和世衛組織全球醫學索引。將在支持COVID-19管理的組織的網站上對灰色文獻進行人工搜索，包括但不限於COVID-19實驗室檢測的製造商;非洲、中國、歐洲和美國疾病控製和預防中心;世衛組織;非洲的專門研究機構，如烏幹達病毒研究所和肯尼亞醫學研究所;以及烏幹達、南非(南部非洲)、尼日利亞(西非)、盧旺達和肯尼亞(東部非洲)衛生部等衛生部門。將擬定一份診斷和檢測方麵的主要專家名單，並與之聯係以獲得有關這一主題的更多信息。
搜索策略
搜索策略是由我們的信息科學專家(AAK)開發的。這種搜索策略在PubMed中進行了試點，以測試檢索到的適當文章的準確性。我們將通過手動搜索所選文章的參考文獻列表、谘詢該領域的專家、搜索目標圖書館和網站(如Cochrane和COVID-END)來確定其他相關文章。”
搜索條件
我們將使用以下搜索詞:COVID-19, 2019-nCOV，新型冠狀病毒病，武漢肺炎，與嚴重急性呼吸係統綜合征相關的冠狀病毒-2,SARS-CoV-2和冠狀病毒病-19。我們還將使用以下醫學主題標題(MeSH)術語來標識檢測:檢測、檢測、診斷、診斷、COVID-19“護理點檢測”、武漢冠狀病毒檢測、實驗室檢測、冠狀病毒檢測和冠狀病毒檢測。搜索將僅限於低收入國家，搜索詞將在電子搜索引擎中使用布爾運算符(and, OR, NOT)進行組合。13來自PubMed的搜索字符串將適應於本次審查的其他目標數據庫的語法(在線補充文件1)．
數據管理，篩選和選擇
EndNote軟件將用於對搜索結果的引用進行初始管理。這些數據隨後將被導出到在線開放獲取審查管理軟件中進行篩選、編碼和分析。檢索到的文章將被導出到EndNote，重複的文章將被刪除。研究報告將會按照預先的資格標準(在線補充文件2)．篩選將由兩組評審團隊(OKO, KE, NL和EN)獨立執行，評審人員之間的任何分歧將通過協商一致解決，進一步的分歧將被稱為平局決勝(EAO或MO)。
數據抽象和編碼
數據抽象表單將在Excel 2007電子表格中開發。編碼過程將由兩個研究團隊成員(OKO, KE, NL和EN)獨立執行，他們的結果將是一致的。分歧將通過討論解決，隨後獨立的高級審稿人(EAO和MO)將驗證結果，以進行質量控製和保證，以確保完整性和正確性。
以下數據將以表格形式從文章中提取:作者、出版年份、作者所屬機構、研究設計、資金來源和其他PICOST項目，如圖所示表1．結果數據項是可用的檢測類型、診斷檢測準確性(敏感性、特異性、預測值)、檢測的成本和成本效益，以及檢測策略的相對風險(在線補充文件3)．
審查綜合框架
我們的審查將以弗萊貝克和索恩伯裏為指導10建立診斷試驗效能框架，重點關注三個層麵。它們分別是“技術效能”、“診斷準確性效能”和“社會效能”。這一六層模型是診斷檢測有效性的連續統一體，評估了中低收入和中等收入國家醫院和社區人群中COVID-19實驗室檢測策略的有效性。其他級別是“診斷思維效能”、“治療效能”和“患者結果效能”，不太適用於本綜述。
簡單地說，以下是興趣的三個層次:(1)技術效能涉及描述診斷測試技術質量的物理參數。這些是在最佳的實驗室條件下得出的，是考慮所有後續水平療效的先決條件。這些包括周轉時間、樣本類型和診斷測試算法，即單個測試或一係列測試。(2)診斷準確性療效的特征是在一個病例係列中異常或正常診斷的發生率。這將以病例係列中正確診斷的百分比、陽性和陰性預測值以及特定COVID-19實驗室診斷檢測的敏感性和特異性來衡量。(3)社會效能超出了特定COVID-19檢測方法的個人風險和收益，是指整個社會為使診斷檢測方法可接受而承擔的成本，而不管該檢測方法在任何其他水平對個人患者的應用效果如何。我們將評估特定的COVID-19實驗室檢測是否有效，是否能有效利用資源，並在低收入和中等收入環境下為社會提供醫療效益。我們將計算給定的COVID-19診斷檢測的單位產出成本(從1級到6級的衡量標準)，並通過計算ICER(兩種給定的COVID-19實驗室檢測的成本之差除以其效果之差(從2級的衡量標準)來計算成本效益。
為了確定測試策略的相對風險/效果，我們將使用隨機效應模型進行回歸分析，並估計相對風險比，以確定與最佳策略相關的策略類型，這些策略與最佳特異性和敏感性臨界值相關。將報告相對風險比率和ci。
數據合成
綜合工作將采用STATA V.15彙編調查結果表、簡單圖表和森林圖的形式。Fryback和Thornbury框架10將指導這一合成。首先，將對結果進行結構化的敘事綜合。這將描述可用數據的類型，包括試驗和研究設計。其次，量化綜合將基於結果，考慮主要結果(COVID-19實驗室檢測的診斷檢測準確性)和次要結果(成本、成本效益、周轉時間和診斷檢測策略:集中還是外圍;以及有針對性的個體測試和為擴大規模而收集樣本)。我們將使用混合效應模型和Duckworth-Lewis-Stern方法來計算總體目標分數的準確性。這些調查結果的報告將與PRISMA-DTA聲明一致。12
偏倚風險評估
兩名審稿人(EN, OKO, NL或KE)將使用診斷準確性研究質量評估方法(QUADAS-2工具)獨立評估方法學質量。14偏差將通過對來自五個領域(選擇偏差、損耗偏差、表現偏差、報告偏差、檢測偏差和其他偏差，即利益衝突)的單個元素做出判斷(高、低和不清楚)來評估。任何分歧將通過高級審稿人(MO或EAO)的討論和參與來解決。
發表偏倚
所有納入的文章將基於漏鬥圖的不對稱性和/或Egger 's檢驗進行發表偏倚評估，15適當的;這些是簡單的基於排名的數據增強技術，已被證明在評估因缺失研究而導致的發表偏倚方麵是準確的。16我們將繪製漏鬥圖，並使用圖的對稱性來檢測綜述中包含的文章之間發表偏倚的可能性。從圖形上看，在沒有缺失研究的情況下，散點圖的形狀類似於一個對稱的倒置漏鬥，底部寬，頂部窄。圖中大“洞”(最常出現在底部)或不對稱的存在表明發表偏倚，但也可以用研究異質性等其他因素來解釋。
非均質性
為了評估文章的統計異質性水平，我2將使用統計數據。2217我的2統計數據將表明可歸因於研究間方差的異質性百分比(%)。一個我2表示異質性較低，I250%的中度異質性275%的高異質性。亞組分析將對低異質性和中度異質性的文章進行。
質量評估
為了評估來自綜述的證據質量，我們將使用AMSTAR 2(評估係統綜述的測量工具)，這是係統綜述的關鍵評估工具，包括醫療保健幹預的隨機或非隨機研究或兩者兼有。18該工具包含10個用於評估文章質量的域。證據的整體質量將使用改進的分級建議評估、發展和評估(GRADE)方法進行評估，其中我們將根據GRADE工作組製定的方法為上述結果變量分配證據評級的確定性19一式兩份，如有異議，以協商一致方式解決。
倫理批準並同意參與
馬凱雷雷大學生物醫學科學學院機構審查委員會和烏幹達國家科學和技術委員會審查並批準了審查方案。
患者和公眾參與
研究結果的設計、解釋或傳播沒有耐心和公眾參與，在本綜述中也不需要，因為它將使用已經發表的數據。
倫理語句
患者發表同意書
致謝
我們要感謝MO和EAO在整個起草過程中給予的指導和堅定的支持。如果沒有來自馬凱雷雷大學衛生科學學院非洲係統評價和知識轉化中心以及烏幹達坎帕拉馬凱雷雷大學臨床流行病學部門的資助，這項工作是不可能完成的。
腳注
推特@KawalaBrenda， @Dansemakula， @MosesOcan
貢獻者工作構想:MO, EAO, NS。數據采集:OKO, KE, NL, EN, FN, RN, RNW, BAK, TK, AEO, RA, DS, AL, AAK, NS, SNB, MO和EAO。起草工作:EN, NL, OKO, KE。最終批準:所有作者。OKO、KE、NL、NE、FN、RN、RNW、BAK、TK、AEO、RA、DS、AL、AAK、NS、SNB、MO、EAO對最終稿進行了審定。
資金本研究由Makerere大學研究與創新基金(MakRIF-COVID-19基金)資助。資助者沒有參與製定該方案。
相互競爭的利益沒有宣布。
出處和同行評審不是委托;外部同行評審。
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