Analytical and clinical evaluation of four anti-SARS-CoV-2 serologic (IgM, IgG, and total) immunoassays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is diagnosed by molecular-based detection of SARS-CoV-2 RNA. Serologic testing detects antibodies specific to SARS-CoV-2 and IgM specifically may serve as an adjunct test to PCR early in disease. We evaluated the Abbott anti-SARS-CoV-2 IgM and IgG assays along with DiaSorin anti-SARS-CoV-2 IgG and Roche anti-SARS-CoV-2 Total. Methods Specimens from 175 PCR-positive patients and 107 control specimens were analyzed using Abbott IgM and IgG, DiaSorin IgG, and Roche Total (IgA, IgG, IgM) assays. Sensitivity, specificity, cross-reactivity, concordance between assays, trends over time, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were determined. Results Abbott IgM sensitivity was 63.6% at 0 days post-PCR positivity, 76.5% at 1-5d, 76.3% at 6-14d, 85.2% at 15-30d, and 63.6% at >30d. All assays exhibited highest sensitivity 15-30d post-PCR positivity (83.3-85.2%). Combining Abbott IgM and IgG improved sensitivity by 22.7% compared to IgG alone when tested 0d post-PCR positivity. All assays had a specificity of 100% and only Abbott IgG exhibited cross-reactivity (anti-dsDNA). Cohen’s kappa varied between 0.86-0.93. Time to seroconversion from PCR positivity was lowest for Abbott IgM and highest for Abbott IgG. NPV was highest for Abbott IgM <14 days post-PCR positivity and Abbott IgG ≥14 days. Conclusion The Abbott IgM assay exhibited the earliest response and greatest signal in most patients evaluated for serial sampling and had the highest NPV <14 days post-PCR positivity, suggesting its potential utility as an adjunct test to PCR early in disease course.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».