선별 검사가 중요한 이유는 무엇입니까?
선별 검사는 증상이 나타나지 않을 수있는 사람들의 상태를 확인하는 것을 목표로합니다. 일부 사람들은 COVID-19 바이러스에 걸렸지 만 건강 해 보이거나 경미한 증상 만 보일 수 있습니다. 감염된 사람을 식별하여 다른 사람으로부터 멀리 떨어져 적절한 치료를받을 수 있도록하는 것이 중요합니다. 건강한 사람들의 COVID-19를 잘못 식별하면 불필요한자가 격리 및 추가 검사로 이어질 수 있습니다. 감염된 사람의 감염을 잘못 식별하면 바이러스가 퍼질 수 있습니다.
COVID-19 검사에는 온도 확인, 해외 여행에 대한 질문, COVID-19 사례와의 접촉 또는 빠른 테스트가 포함될 수 있습니다. 선별 검사는 가정, 진료소, 직장, 공항 또는 학교에서 전화, 온라인 또는 직접 방문을 통해 이루어질 수 있습니다.
문헌고찰에서 무엇을 연구했는가?
우리는 다음을 확인하고 싶었습니다.
· COVID-19 감염에 대해 건강한 사람을 선별하는 것의 이점과 부정적인 영향
· 스크리닝을 통해 바이러스 유무를 정확하게 식별 할 수 있는지 여부.
이러한 질문에 빠르게 답하기 위해 일반적인 Cochrane Review 프로세스의 몇 단계를 단축했습니다. 우리는 이러한 변화가 전반적인 결론에 영향을 미치지 않는다고 확신합니다.
우리가 한 일
우리는 잠재적 인 COVID-19 증상에 대해 치료를받지 않은 사람들을 선별 한 연구를 찾았습니다.
이 검토에는 2020 년 5 월까지의 증거가 포함됩니다.
주요 결과
22 개의 연구를 찾았습니다. 17 명이 평가 된 사람 (코호트 연구)과 5 명은 컴퓨터 생성 모델 (모델링 연구)이었습니다. 연구는 미국, 유럽 및 아시아에서 진행되었습니다.
이점 및 부정적인 영향
스크리닝의 이점과 부정적인 영향에 대한 두 가지 모델링 연구가보고되었습니다. 한 사람은 공항에서 증상에 대해 묻는 것이 감염된 사람들의 유입을 멈추지는 않지만 약간 느릴 수 있다고 제안했습니다.
또 다른 모델은 의료 종사자를 매주 또는 격주로 검사하면 응급실의 환자 및 기타 의료 종사자에게 전파되는 것을 줄일 수 있다고보고했습니다.
스크리닝의 부정적인 영향에 대한 연구는보고되지 않았습니다.
감염자 식별
17 건의 코호트 연구와 3 건의 모델링 연구에서 스크리닝이 바이러스 유무에 관계없이 정확하게 식별 할 수 있는지에 대해보고했습니다. 연구는 COVID-19의 기준 수준, 설정 및 방법에서 광범위하게 다양했습니다. 모든 코호트 연구는 선별 전략을 RT-PCR이라고하는 '골드 표준'테스트와 비교했습니다.
코호트 연구
모든 선별 전략 (17 건의 연구, 17,574 명), 잘못 식별 됨 :
· 100 명 중 20 명에서 100 명 사이의 건강한 사람;
· 감염된 건강한 사람 100 명 중 0 ~ 38 명
증상에 대해 질문 (13 건의 연구, 16,762 명), 잘못 식별 :
· 감염된 사람 100 명 중 40 ~ 100 명이 건강 함
· 감염된 건강한 사람 100 명 중 0 ~ 34 명
국제 여행, 알려진 감염자 노출 및 알려진 또는 의심되는 감염자 노출 (연구 6 건, 14,741 명) 에 대한 온도 측정, 잘못 식별 :
· 100 명 중 77 명에서 100 명 사이의 건강한 사람
· 감염된 건강한 사람 100 명 중 0 ~ 10 명
증상 및 체온 측정에 대해 질문 (연구 2 건, 779 명), 잘못 식별 :
· 감염된 100 명 중 31 명에서 88 명 사이
· 감염된 건강한 사람 100 명 중 0 ~ 10 명
빠른 실험실 테스트와 반복적 인 증상 평가에 대한 두 개의 소규모 연구에서 건강한 사람과 감염된 사람을 식별하는 데 얼마나 정확한지 알려주는 증거가 충분하지 않았습니다.
모델링 연구
세 가지 연구는 공항의 출입국 심사를 모델링했습니다. 한 연구는 감염된 여행자의 70 %를 놓쳤습니다. 또 다른 사람은 감염의 90 %를 감지했지만 비현실적인 시나리오를 사용했습니다. 세 번째는 매우 신뢰할 수없는 방법을 사용했기 때문에이 연구의 증거를 사용할 수 없습니다.
연구 결과에 대해 얼마나 확신합니까?
대부분의 연구에서 스크리닝 방법을 명확하게 설명하지 않았기 때문에 이러한 결과에 대한 우리의 신뢰는 제한적이며 일부 연구에서는 감염 사례가 매우 적고 참가자 유형 및 설정이 크게 달라 결과가 광범위하게 적용되는지 여부를 판단하기가 어렵습니다.
저자의 결론
건강한 사람을 대상으로 한 1 회 검사는 감염된 사람을 놓칠 가능성이 높습니다. 결합 된 선별 검사, 반복적 인 증상 평가 또는 신속한 실험실 검사가 유용한 지 확실하지 않습니다.
더 많은 사람들이 감염 될수록 선별 검사를 통해 더 많은 사례를 확인합니다. 그러나 검진은 감염된 사람을 놓칠 수 있기 때문에 얼굴 가리개, 신체 거리 지정, 건강한 사람에 대한 격리와 같은 공중 보건 조치는 계속해서 매우 중요합니다.
스크리닝의 효과에 대한 근거 기반은 두 가지 수학적 모델링 연구에서 비롯되며 그 가정에 의해 제한됩니다. 낮은 불확실성 증거는 여행 허브에서 선별 검사가 감염된 사례의 수입을 약간 늦출 수 있음을 시사합니다. 이 검토는 스크리닝 전략의 정확성의 불확실성과 변동을 강조합니다. 감염된 개인의 높은 비율은 놓치고 다른 사람을 감염시킬 수 있으며, 일부 건강한 개인은 양성으로 잘못 식별되어 확인 검사가 필요하며 잠재적으로 이러한 개인을 불필요하게 격리시킬 수 있습니다. 추가 연구는 신속한 실험실 테스트, 조합 스크리닝 및 반복 스크리닝의 유용성을 평가해야합니다. RT-PCR보다 더 정확한 기준 표준에 대한 더 많은 연구가 필요합니다.
기존 접근 방식의 민감도가 낮다는 점을 감안할 때, 우리의 연구 결과는 얼굴 가리개, 물리적 거리 유지, 격리 및 일선 작업자를위한 적절한 개인 보호 장비와 같은 전파를 방지 할 수있는 다른 방법에 더 많은 강조가 필요함을 지적합니다.
코로나 바이러스 질병 2019 (COVID-19)는 새로운 베타 코로나 바이러스, 중증 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 -2 (SARS-CoV-2)에 의해 발생합니다. SARS-CoV-2에 감염된 대부분의 사람들은 특이한 증상이없는 경증의 질병을 가지고 있지만 약 5 %는 호흡 부전, 패 혈성 쇼크 및 다발성 장기 부전으로 중병에 걸립니다. 감염된 개인의 알려지지 않은 비율은 감염성이 있지만 증상이없는 상태로 남아 있지만 COVID-19 증상을 경험하지 않습니다. 질병에 걸린 사람들은 감염되기 전 증상이있는 기간을 거치게됩니다. SARS-CoV-2 감염에 대한 보편적 인 스크리닝은 임상 적으로 존재하기 전에 감염된 개인을 탐지하므로 질병의 확산을 억제하는 중요한 수단이 될 수 있습니다.
우리는 (1) SARS-CoV-2 감염에 대한 보편적 검사의 효과와 (2) COVID-19 증상에 대한 임상 치료를받지 않은 사람들의 보편적 검사의 정확성을 평가하기 위해 신속한 검토를 수행했습니다. .
정보 전문가가 2020 년 5 월 26 일까지 Ovid MEDLINE과 질병 통제 센터 (CDC) COVID-19 연구 기사 다운로드 가능한 데이터베이스를 검색했습니다. 2020 년 4 월 14 일에 Embase.com, CENTRAL 및 Cochrane Covid-19 연구 등록부를 검색했습니다. LitCovid를 2020 년 4 월 4 일까지 검색했습니다. 세계 보건기구 (WHO)는 2020 년 4 월 15 일까지 중국 데이터베이스와 PubMed의 일일 검색 기록을 제공했습니다. 또한 2020 년 4 월 8 일에 3 개의 모델 저장소 (Covid-Analytics, MIDAS (Infectious Disease Agent Study) 모델, 의료 의사 결정 협회)를 검색했습니다.
SARS-CoV2의 유병률이 알려지지 않은 일반 인구의 선별 효과 또는 선별 정확도를 평가하는 시험, 관찰 연구 또는 수학적 모델링 연구.
파일럿 테스트 검토 양식 후 한 검토 작성자가 제목과 초록을 선별했습니다. 두 명의 리뷰 저자가 독립적으로 연구의 전체 텍스트를 선별하고 세 번째 리뷰 저자와의 토론을 통해 의견 불일치를 해결했습니다. 첫 번째 리뷰 작성자가 제외시킨 초록은 제외 전에 두 번째 리뷰 작성자가 이중 검토했습니다. 한 리뷰 작성자가 독립적으로 데이터를 추출하여 두 번째 리뷰 작성자가 완전성과 정확성을 확인했습니다. 두 명의 검토 저자가 진단 정확도 연구를위한 진단 정확도 연구의 품질 평가 (QUADAS-2) 도구와 모델링 연구를위한 경제적 평가를 위해 원래 설계된 수정 된 양식을 사용하여 포함 된 연구의 품질을 독립적으로 평가했습니다. 우리는 합의를 통해 차이를 해결했습니다. 우리는 내러티브 및 표 형식으로 증거를 종합했습니다. 우리는 GRADE 접근법을 사용하여 발병, 전염, 누락 및 감지 된 사례, 진단 정확도 (예 : 참 양성, 거짓 양성, 참 음성, 거짓 음성)에 대한 증거의 확실성을 평가했습니다.
22 개의 출판물을 포함했습니다. 보편적 스크리닝의 효과에 대한 두 가지 모델링 연구가보고되었습니다. 스크리닝 테스트 정확도에 대한 20 건의 연구 (코호트 연구 17 건 및 모델링 연구 3 건)가보고되었습니다.
스크리닝의 효과
두 가지 모델링 연구를 포함했습니다. 한 연구에 따르면 공항과 같은 여행 허브에서 증상 선별 검사가 약간 느려질 수 있지만 감염 사례의 유입을 막지는 못할 수 있습니다 (주당 10 명 또는 100 명의 감염된 여행자가 현지 발병 지연을 각각 8 일 또는 1 일로 줄 였다고 가정). . 우리는 편견의 위험을 사소하거나 전혀 우려하지 않는 것으로 평가했으며 증거의 확실성이 낮았으며 매우 심각한 간접적 인 것으로 인해 하향 조정되었습니다. 두 번째 모델링 연구는 실험실 테스트를 사용하여 응급실의 의료 종사자를 선별하면 환자와 다른 의료 종사자에게 전염이 감소 할 수 있다는 매우 낮은 불확실성 증거를 제공합니다 (1 만 명당 1.2 개의 새로운 감염의 전파 상수를 가정하고 매주 선별을 통해 감염을 5.1 % 감소 시킨다고 가정). 30 일 이내). 근거의 확실성은 매우 낮았으며, 편견 (주요 우려) 및 간접 성 위험이 높기 때문에 하향 조정되었습니다. 스크리닝의 위해에 대해보고 된 모델링 연구는 없습니다.
스크리닝 테스트 정확도
17 개 코호트 연구 모두 인덱스 스크리닝 전략을 참조 역전사 효소 중합 효소 연쇄 반응 (RT-PCR) 테스트와 비교했습니다. 한 연구를 제외한 모든 연구는 단일 시점 선별 검사의 정확성에 대해보고했으며 SARS-CoV-2의 유병률, 설정 및 측정 방법이 매우 다양했습니다.
17 개 연구 중 16 개 연구에서 전반적인 비뚤림 위험을 명확하지 않은 것으로 평가했습니다. 주로 지수 테스트 및 참조 표준에 대한 정보가 제한되어 있기 때문입니다. 우리는 한 연구를 유병률이 다른 두 개의 개별 모집단을 포함하여 비뚤림 위험이 높은 것으로 평가했습니다. 여러 선별 전략에서 민감도 추정치는 작은 샘플에서 나왔습니다.
단일 시점 전략의 경우 증상 평가를 위해 12 개 코호트 (524 명)의 민감도 범위는 0.00 ~ 0.60 (매우 낮은 불확실성 증거)이고 12 개 코호트 (16,165 명)의 특이도 범위는 0.66 ~ 1.00입니다 ( 낮은 불확실성 증거). 직접 체온 측정 (3 개 코호트, 822 명), 해외 여행 이력 (2 개 코호트, 13,080 명) 또는 알려진 감염자 (3 개 코호트, 13,205 명) 또는 의심되는 감염자 (2 개 코호트, 954 명)에 대한 노출을 사용한 스크리닝의 경우, 민감도 범위는 0.00 ~ 0.23 (매우 낮음에서 낮음 증거)이고 특이도 범위는 0.90 ~ 1.00 (낮음에서 중간 정도의 증거)입니다. 증상 평가와 직접 체온 측정 (2 개 코호트, 779 명)의 경우 민감도 범위는 0.12 ~ 0.69 (매우 낮은 확실성 증거), 특이도는 0.90 ~ 1.00 (낮은 확실성 증거)이었습니다. 신속한 PCR 검사 (1 코호트, 21 명)의 경우 민감도는 0.80 (95 % 신뢰 구간 (CI) 0.44 ~ 0.96, 매우 낮은 불확실성 증거)이었고 특이도는 0.73 (95 % CI 0.39 ~ 0.94, 매우 낮은 불확실성 증거)이었습니다. ). 한 코호트 (76 명)는 증상 평가와 함께 반복 스크리닝에 대해보고했으며 민감도는 0.44 (95 % CI 0.29 ~ 0.59, 매우 낮은 확실성 증거) 및 특이도 0.62 (95 % CI 0.42 ~ 0.79, 낮은 확실성 증거)를 보여줍니다. .
세 가지 모델링 연구는 공항에서 스크리닝의 정확성을 평가했습니다. 측정 된 주요 결과는 공항에서 출입국 심사 또는 둘 다에서 누락되거나 감지 된 사례였습니다. 한 연구에 따르면 0.30 (95 % CI 0.1 ~ 0.53)에서 민감도가 매우 낮아 감염된 여행자의 70 %가 누락되었습니다. 또 다른 연구에서는 90 %의 탐지율을 달성하기위한 비현실적인 시나리오에 대해 설명했으며 0 %의 무증상 감염이 필요했습니다. 최종 연구는 낮은 방법 론적 질로 인해 매우 불확실한 증거를 제공합니다.
위 내용은 코크란연합 한국지부에서 번역하였습니다.