Combining anti‐IgM and IgG immunoassays for comprehensive chikungunya virus diagnostic testing
Notice bibliographique
Résumé
Chikungunya virus (CHIKV) is a mosquito-borne pathogen that causes CHIKV fever. Definitive diagnosis is crucial for patients experiencing symptoms similar to other arboviral diseases because they can vary in clinical consequences. An increasing number of patients experience long-term rheumatic effects of CHIKV infection, but these cases may not be optimally detected by molecular assays and anti-CHIKV IgM ELISAs (M-ELISAs) used for confirmation and screening, respectively. The subsequent confirmatory serological test, the plaque reduction neutralization test (PRNT), is laborious and time-consuming. In this study, we evaluated a new diagnostic algorithm in which the M-ELISA is conducted in parallel with an anti-CHIKV IgG ELISA (G-ELISA) and observed that the Euroimmun M-ELISA combined with the Euroimmun G-ELISA or the Abcam G-ELISA exhibited excellent sensitivity and specificity for CHIKV. The combinations demonstrated perfect and near perfect inter-rater agreement with the PRNT, respectively, suggesting their potential to be used as alternatives to the confirmatory serological PRNT assay for CHIKV.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».