Use of Oral Fluid in a Rapid Syphilis Test Assay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background From 2014 to 2015, the syphilis rate in the United States increased by 19%, reaching its highest rate since 1994. Currently, point-of-care syphilis assays use fingerstick or venipuncture whole blood to identify Treponema pallidum (TP) antibodies by qualitative immunoassay. However, patients and providers prefer oral fluid testing to whole blood testing. In this study, we aimed to determine whether a rapid syphilis test intended for use on whole blood could be used to detect TP antibodies in oral fluid. Methods Oral fluid was collected from 72 participants using the Super•SAL™ Oral Fluid Collection Device (Oasis Diagnostics®, Vancouver, WA). The device uses an absorbent cylindrical pad to collect and filter ~1 mlml of oral fluid. Oral fluid filtrate was tested using the SD Bioline Syphilis 3.0 rapid test (Alere Diagnostics, MA) following manufacturer directions for whole blood. TP particle agglutination (TPPA) and rapid plasma reagin (RPR) results derived from participants’ medical records were used as reference values. We used three different definitions as comparators: 1: TPPA reactive; 2: TPPA and RPR reactive and 3: TPPA reactive and RPR titer >1:4. Those with non-reactive TPPA and RPR results were considered seronegative. We calculated the sensitivity and specificity for definition 1 and sensitivity for definitions 2 and 3. We used the exact binomial method to determine 95% confidence intervals (CI). Results With definitions 1, 2, and 3, respectively, sensitivity was 83.3% (CI: 67.2, 93.6), 86.4% (CI: 65.1, 97.1), and 100% (CI: 71.5, 100). Specificity was 47.2% (CI: 36.5, 75.5). Conclusion The high sensitivity of the SD Bioline Syphilis 3.0 test using oral fluid suggests a strong potential for the development of accurate rapid oral syphilis tests. Sensitivity increased with higher RPR titer. False positive results may be due to the presence of non-venereal treponemal antibodies in oral fluid. Further research and development are needed to optimize specificity. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».