Evaluation of Dried Blood Spot Testing for SARS-CoV-2 Serology Using a Quantitative Commercial Assay
Notice bibliographique
Résumé
Dried blood spots (DBS) are commonly used for serologic testing for viruses and provide an alternative collection method when phlebotomy and/or conventional laboratory testing are not readily available. DBS collection could be used to facilitate widespread testing for SARS-CoV-2 antibodies to document past infection, vaccination, and potentially immunity. We investigated the characteristics of Roche’s Anti-SARS-CoV-2 (S) assay, a quantitative commercial assay for antibodies against the spike glycoprotein. Antibody levels were reduced relative to plasma following elution from DBS. Quantitative results from DBS samples were highly correlated with values from plasma (r2 = 0.98), allowing for extrapolation using DBS results to accurately estimate plasma antibody levels. High concordance between plasma and fingerpick DBS was observed in PCR-confirmed COVID-19 patients tested 90 days or more after the diagnosis (45/46 matched; 1/46 mismatched plasma vs. DBS). The assessment of antibody responses to SARS-CoV-2 using DBS may be feasible using a quantitative anti-S assay, although false negatives may rarely occur in those with very low antibody levels.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».