Automated molecular testing of saliva for SARS-CoV-2 detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With surging global demand for increased SARS-CoV-2 testing capacity, clinical laboratories seek automated, high-throughput molecular solutions, particularly for specimen types which do not rely upon supply of specialized collection devices or viral transport media (VTM). Saliva was evaluated as a diagnostic specimen for SARS-CoV-2 using the cobas® SARS-CoV-2 Test on the cobas® 6800 instrument. Saliva specimens submitted from various patient populations under investigation for COVID-19 from March-July 2020 were processed in the laboratory with sterile phosphate-buffered saline in a 1:2 dilution and vortexed with glass beads. The processed saliva samples were tested using a commercial assay for detection of the SARS-CoV-2 E gene (LightMix®) in comparison to the cobas® SARS-CoV-2 Test. 22/64 (34.4%) of the saliva samples were positive for SARS-CoV-2. Positive and negative concordance between the LightMix® and cobas® assays were 100%. There was no cross-contamination of samples observed on the cobas® 6800. The overall invalid rate for saliva on the cobas® 6800 (1/128, 0.78%) was similar to the baseline invalid rate observed for nasopharyngeal swabs/VTM and plasma samples. Saliva is a feasible specimen type for SARS-CoV-2 testing on the cobas® 6800, with potential to improve turnaround time and enhance testing capacity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».