Infectious Diseases Society of America Guidelines on the Diagnosis of COVID-19: Serologic Testing (September 2020)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The availability of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) serologic testing has rapidly increased. Current assays use a variety of technologies, measure different classes of immunoglobulin or immunoglobulin combinations and detect antibodies directed against different portions of the virus. The overall accuracy of these tests, however, has not been well-defined. The Infectious Diseases Society of America (IDSA) convened an expert panel to perform a systematic review of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) serology literature and construct best practice guidance related to SARS-CoV-2 serologic testing. This guideline is the fourth in a series of rapid, frequently updated COVID-19 guidelines developed by IDSA. OBJECTIVE: IDSA's goal was to develop evidence-based recommendations that assist clinicians, clinical laboratories, patients and policymakers in decisions related to the optimal use of SARS-CoV-2 serologic tests in a variety of settings. We also highlight important unmet research needs pertaining to the use of anti-SARS-CoV-2 antibody tests for diagnosis, public health surveillance, vaccine development and the selection of convalescent plasma donors. METHODS: A multidisciplinary panel of infectious diseases clinicians, clinical microbiologists and experts in systematic literature review identified and prioritized clinical questions related to the use of SARS-CoV-2 serologic tests. Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology was used to assess the certainty of evidence and make testing recommendations. RESULTS: The panel agreed on eight diagnostic recommendations. CONCLUSIONS: Information on the clinical performance and utility of SARS-CoV-2 serologic tests are rapidly emerging. Based on available evidence, detection of anti-SARS-CoV-2 antibodies may be useful for confirming the presence of current or past infection in selected situations. The panel identified three potential indications for serologic testing including: 1) evaluation of patients with a high clinical suspicion for COVID-19 when molecular diagnostic testing is negative and at least two weeks have passed since symptom onset; 2) assessment of multisystem inflammatory syndrome in children; and 3) for conducting serosurveillance studies. The certainty of available evidence supporting the use of serology for either diagnosis or epidemiology was, however, graded as very low to moderate.
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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 | 0,022 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
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 ».