Generation of false positive SARS-CoV-2 antigen results with testing conditions outside manufacturer recommendations: A scientific approach to pandemic misinformation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Antigen-based rapid diagnostics tests (Ag-RDTs) are useful tools for SARS-CoV-2 detection. However, misleading demonstrations of the Abbott Panbio COVID-19 Ag-RDT on social media claimed that SARS-CoV-2 antigen could be detected in municipal water and food products. To offer a scientific rebuttal to pandemic misinformation and disinformation, this study explored the impact of using the Panbio SARS-CoV-2 assay with conditions falling outside of manufacturer recommendations. Methods Using Panbio, various water and food products, laboratory buffers, and SARS-CoV-2-negative clinical specimens were tested, with and without manufacturer buffer. Additional experiments were conducted to assess the role of each Panbio buffer component (tricine, NaCl, pH, and tween-20), as well as the impact of temperatures (4°C, 20°C, and 45°C) and humidity (90%) on assay performance. Results Direct sample testing (without the kit buffer), resulted in false positive signals resembling those obtained with SARS-CoV-2-positive controls tested under proper conditions. The likely explanation of these artifacts is non-specific interactions between the SARS-CoV-2-specific conjugated and capture antibodies, as proteinase K treatment abrogated this phenomenon, and thermal shift assays showed pH-induced conformational changes under conditions promoting artifact formation. Omitting, altering, and reverse engineering the kit buffer all supported the importance of maintaining buffering capacity, ionic strength, and pH for accurate kit function. Interestingly, the Panbio assay could tolerate some extremes of temperature and humidity outside of manufacturer claims. Conclusions Our data support strict adherence to manufacturer instructions to avoid false positive SARS-CoV-2 Ag-RDT reactions, otherwise resulting in anxiety, overuse of public health resources, and dissemination of misinformation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».