IFCC Interim Guidelines on Serological Testing of Antibodies against SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Serological testing for the detection of antibodies against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is emerging as an important component of the clinical management of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) as well as the epidemiological assessment of SARS-CoV-2 exposure worldwide. In addition to molecular testing for the detection of SARS-CoV-2 infection, clinical laboratories have also needed to increase testing capacity to include serological evaluation of patients with suspected or known COVID-19. While regulatory approved serological immunoassays are now widely available from diagnostic manufacturers globally, there is significant debate regarding the clinical utility of these tests, as well as their clinical and analytical performance requirements prior to application. This document by the International Federation for Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (IFCC) Taskforce on COVID-19 provides interim guidance on: (A) clinical indications and target populations, (B) assay selection, (C) assay evaluation, and (D) test interpretation and limitations for serological testing of antibodies against SARS-CoV-2 infection. These evidence-based recommendations will provide practical guidance to clinical laboratories in the selection, verification, and implementation of serological assays and are of the utmost importance as we expand our pandemic response from initial case tracing and containment to mitigation strategies to minimize resurgence and further morbidity and mortality.
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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 | 0,073 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,014 |
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 ».