Rapid and accurate point-of-care testing for SARS-CoV2 antibodies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The COVID-19 pandemic, caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2), has grown into worst public health crisis since the 1918 influenza pandemic. As COVID-19 continues to spread around the world, there is urgent need for a rapid, yet accurate antibody test to identify infected individuals in populations to inform health decisions. We have developed a rapid, accurate and cost-effective serologic test based on antibody-dependent agglutination of antigen-coated latex particles, which uses ∼5 µl plasma and takes <5 min to complete with no instrument required. The simplicity of this test makes it ideal for point-of-care (POC) use at the community level. When validated using plasma samples that are positive or negative for SARS-CoV-2, the agglutination assay detected antibodies against the receptor-binding domain of the spike (S-RBD) or the nucleocapsid (N) protein of SARS-CoV-2 with 100% specificity and ∼98% sensitivity. Furthermore, we found that the strength of the S-RBD antibody response measured by the agglutination assay correlated with the efficiency of the plasma in blocking RBD binding to the angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) in a surrogate neutralization assay, suggesting that the agglutination assay may be used to identify individuals with virus-neutralizing antibodies. Intriguingly, we found that >92% of patients had detectable antibodies on the day of positive viral RNA test, suggesting that seroconversion may occur earlier than previously thought and that the agglutination antibody test may complement RNA testing for POC diagnosis of SARS-CoV-2 infection.
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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 | 0,000 |
| 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 ».