Reduced frequency of blood donors with false‐positive HIV‐1 and ‐2 antibody EIA reactivity after elution of low‐affinity nonspecific natural antibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The detection by EIA of antibodies (Abs) specific to HIV antigens in the serum of blood donors is important for transfusion safety. A small but significant number of donor sera (0.1-0.3%) yield false-positive results in EIA, and these donors must be permanently deferred from the blood donor list, causing operational and public relations problems. STUDY DESIGN AND METHODS: False-positive EIA reactions could be caused by the binding of low-affinity natural polyreactive Abs, which could be eluted by treatment with a chaotropic agent such as thiocyanate (SCN). The effect of the SCN elution on EIA specificity was studied using tetanus toxoid and HIV Abs. RESULTS: SCN elution preferentially reduced the binding of nonspecific Abs. Testing of 235 seronegative samples in HIV-1 and -2 EIA showed that SCN elution reduced the mean and dispersion of OD values obtained. In addition, SCN elution abolished the false-positive reactivity in HIV-1 and -2 EIA of 69 percent (299/435) of the repeatedly reactive specimens tested without impact on the reactivity of HIV-seropositive specimens. CONCLUSION: The SCN elution step increased the specificity of HIV-1 and -2 EIA and could facilitate the re-entry of previously deferred donors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».