Stringent thresholds for SARS-CoV-2 IgG assays result in under-detection of cases reporting loss of taste/smell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thresholds for SARS-CoV-2 antibody assays have typically been determined using samples from symptomatic, often hospitalised, patients. Assay performance following mild/asymptomatic infection is unclear. We assessed IgG responses in asymptomatic healthcare workers with a high pre-test probability of Covid-19, e.g. 807/9292(8.9%) reported loss of smell/taste. The proportion reporting anosmia/ageusia increased at antibody titres below diagnostic thresholds for both an in-house ELISA and the Abbott Architect chemiluminescent microparticle immunoassay (CMIA): 424/903(47%) reported anosmia/ageusia with a positive ELISA, 59/387(13.2%) with high-negative titres, and 324/7943(4.1%) with low-negative results. Adjusting for the proportion of staff reporting anosmia/ageusia suggests the sensitivity of both assays is lower than previously reported: Oxford ELISA 90.8% (95%CI 86.1-92.1%) and Abbott CMIA 80.9% (77.5-84.3%). However, the sensitivity may be lower if some anosmia/ageusia in those with low-negative titres is Covid-19-associated. Samples from individuals with mild/asymptomatic infection should be included in SARS-CoV-2 immunoassay evaluations. Reporting equivocal SARS-CoV-2 antibody results should be considered.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».