Evaluation of Euroimmun Anti-Zika Virus IgM and IgG Enzyme-Linked Immunosorbent Assays for Zika Virus Serologic Testing
Notice bibliographique
Résumé
With the emerging Zika virus (ZIKV) epidemic, serologic diagnosis relies on a labor-intensive IgM antibody capture enzyme-linked immunosorbent assay (MAC-ELISA) and confirmation by a plaque reduction neutralization test (PRNT). To streamline serologic testing, several commercial assays have been developed. Our aim was to compare the commercial Euroimmun anti-ZIKV IgM and IgG assays to the reference MAC-ELISA and PRNT currently in use. Serum specimens submitted to Public Health Ontario Laboratory, Canada, were tested for IgM and IgG using the Euroimmun assays and the results were compared with those from MAC-ELISA. The PRNT was performed on positive or equivocal specimens using either MAC-ELISA or Euroimmun assays, MAC-ELISA-inconclusive specimens, and a convenience sample of specimens negative by both assays (cohort 1). Another set of specimens selected on the basis of PRNT results was subsequently tested by the Euroimmun assays (cohort 2). MAC-ELISA was positive, equivocal, negative, and inconclusive in 57/223, 15/223, 147/223, and 4/223 specimens, respectively. Among the 76 specimens that were MAC-ELISA positive, equivocal, or inconclusive, 30 (39.5%) were Euroimmun IgM and/or IgG positive or equivocal. Among the 147 MAC-ELISA-negative specimens, 136 (92.5%) were Euroimmun IgM and IgG negative. The sensitivity of the combined Euroimmun IgM/IgG against the PRNT was 83% (cohort 1) and 92% (cohort 2), whereas the specificity was 81% (cohort 1) and 65% (cohort 2). The combined Euroimmun IgM/IgG showed good specificity (92.5%) but suboptimal sensitivity (39.5%) compared with that of the MAC-ELISA. However, the sensitivity of the combined Euroimmun IgM/IgG against the PRNT was significantly higher (83 to 92%). More studies are needed before commercial assays are implemented for routine ZIKV serologic diagnosis.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».