Specificity of SARS-CoV-2 antibody-detection assays against S and N protein among pre-COVID-19 sera from patients with protozoan and helminth parasitic infections
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background We aimed to assess the specificity of SARS-CoV-2 antibody detection assays among people with known tissue-borne parasitic infections. Methods We tested three SARS-CoV-2 antibody-detection assays (cPass SARS-CoV-2 Neutralization Antibody Detection Kit, Abbott SARS-CoV-2 IgG assay, and STANDARD Q COVID-19 IgM/IgG Combo Rapid Test) among 559 pre-COVID-19 sera. Results The specificity of assays was 95-98% overall. However, lower specificity was observed among sera from patients with protozoan infections of the reticuloendothelial system, such as human African trypanosomiasis (Abbott Architect; 88% [95%CI 75-95]), visceral leishmaniasis (SD RDT IgG; 80% [95%CI 30-99]), and from patients with recent malaria from a holoendemic area of Senegal (ranging from 91% for Abbott Architect and SD RDT IgM to 98-99% for cPass and SD RDT IgG). For specimens from patients with evidence of past or present helminth infection overall, test specificity estimates were all ≥ 96%. Sera collected from patients clinically suspected of parasitic infections that tested negative for these infections yielded a specificity of 98-100%. The majority (>85%) of false-positive results were positive by only one assay. Conclusions The specificity of SARS-CoV-2 serological assays among sera from patients with tissue-borne parasitic infections was below the threshold required for decisions about individual patient care. Specificity is markedly increased by the use of confirmatory testing with a second assay. Finally, the SD RDT IgG proved similarly specific to laboratory-based assays and provides an option in low-resource settings when detection of anti-SARS-CoV-2 IgG is indicated.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».