Multicenter Evaluation of the Clinical Performance and the Neutralizing Antibody Activity Prediction Properties of 10 High-Throughput Serological Assays Used in Clinical Laboratories
Notice bibliographique
Résumé
As the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic second wave is emerging, it is of the upmost importance to screen the population immunity in order to keep track of infected individuals. Consequently, immunoassays for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) with high specificity and positive predictive values are needed to obtain an accurate epidemiological picture. As more data accumulate about the immune responses and the kinetics of neutralizing-antibody (nAb) production in SARS-CoV-2-infected individuals, new applications are forecast for serological assays such as nAb activity prediction in convalescent-phase plasma from recovered patients. This multicenter study, involving six hospital centers, determined the baseline clinical performances, reproducibility, and nAb level correlations of 10 commercially available immunoassays. In addition, three lateral-flow chromatography assays were evaluated, as these devices can be used in logistically challenged areas. All assays were evaluated using the same patient panels in duplicate, thus enabling accurate comparison of the tests. Seven immunoassays examined in this study were shown to have excellent specificity (98 to 100%) and good to excellent positive predictive values (82 to 100%) when used in a low (5%)-seroprevalence setting. We observed sensitivities as low as 74% and as high as 95% at ≥15 days after symptom onset. The determination of optimized cutoff values through receiver operating characteristic (ROC) curve analyses had a significant impact on the diagnostic resolution of several enzyme immunoassays by increasing the sensitivity significantly without a large trade-off in specificity. We found that spike-based immunoassays seem to be better correlates of nAb activity. Finally, the results reported here will add to the general knowledge of the interlaboratory reproducibility of clinical performance parameters of immunoassays and provide new evidence about nAb activity prediction.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».