Pgp3 Antibody Enzyme-Linked Immunosorbent Assay, a Sensitive and Specific Assay for Seroepidemiological Analysis of <i>Chlamydia trachomatis</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the burden of Chlamydia trachomatis infection and its clinical sequelae is hampered by the absence of accurate, well-characterized tests using serological methods to determine past exposure to infection. An "in-house" immunoglobulin G (IgG) enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) based on the C. trachomatis-specific antigen Pgp3 was produced and evaluated against three commercial ELISAs derived from the major outer membrane protein: the Medac pELISA plus, the Savyon SeroCT-IgG ELISA, and the Ani Labsystems IgG enzyme immunoassay. Sensitivities and specificities were determined using sera from both male and female patients (n = 356) for whom C. trachomatis had been detected in the lower genital tract at least 1 month prior to the testing of the sample and from 722 Chlamydia-negative children aged 2 to 13 years. The Pgp3 ELISA was significantly more sensitive (57.9% [95% confidence interval {95% CI}, 52.7 to 62.9%]) than the Ani Labsystems (49.2% [95% CI, 44.0 to 54.3%]; P = 0.003), SeroCT (47.2% [95% CI, 42.1 to 52.4%]; P < 0.0005), and Medac (44.4% [95% CI, 39.3 to 49.6%]; P < 0.0005) ELISAs. The Pgp3, Ani Labsystems, and SeroCT assays, but not the Medac assay, had significantly higher sensitivity for female specimens than for male specimens (73.8 versus 44.2%, 59.8 versus 40.5%, 55.5 versus 40%, and 45.7 versus 43.7%, respectively). For female patients, the Pgp3 assay was 14.0% (95% CI, 5.5 to 22.5%) more sensitive than the next most sensitive ELISA, the Ani Labsystems assay (P = 0.001). There was no significant difference in specificity between the Pgp3 (97.6% [95% CI, 96.2 to 98.6%]), Ani Labsystems (99% [95% CI, 97.7 to 99.6%]), SeroCT (97.2% [95% CI, 95.7 to 98.2%]), and Medac (96% [95% CI, 94.3 to 97.2%]) ELISAs. None of the ELISAs showed evidence of cross-reactivity with antibodies to Chlamydia pneumoniae.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».