Development and multicenter performance evaluation of fully automated SARS-CoV-2 IgM and IgG immunoassays
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The outbreak of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has rapidly spread globally. The laboratory diagnosis of SARS-CoV-2 infection has relied on nucleic acid testing; however, it has some limitations, such as low throughput and high rates of false negatives. Tests of higher sensitivity are needed to effectively identify infected patients. Methods: This study has developed fully automated chemiluminescent immunoassays to determine IgM and IgG antibodies to SARS-CoV-2 in human serum. The assay performance has been evaluated at 10 hospitals. Clinical specificity was evaluated by measuring 972 hospitalized patients and 586 donors of a normal population. Clinical sensitivity was assessed on 513 confirmed cases of SARS-CoV-2 by RT-PCR. Results: The assays demonstrated satisfied assay precision with coefficient of variation of less than 4.45%. Inactivation of specimen did not affect assay measurement. SARS-CoV-2 IgM showed clinical specificity of 97.33 and 99.49% for hospitalized patients and the normal population respectively, and SARS-CoV-2 IgG showed clinical specificity of 97.43 and 99.15% respectively. SARS-CoV-2 IgM showed clinical sensitivity of 82.54, 92.93, and 84.62% before 7 days, 7-14 days, and after 14 days respectively, since onset of symptoms, and SARS-CoV-2 IgG showed clinical sensitivity of 80.95, 97.98, and 99.15% respectively at the same time points above. Conclusions: We have developed fully automated immunoassays for detecting SARS-CoV-2 IgM and IgG antibodies in human serum. The assays demonstrated high clinical specificity and sensitivity, and add great value to nucleic acid testing in fighting against the global pandemic of the SARS-CoV-2 infection.
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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 | 0,014 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».