Use of serology immunoassays for predicting SARS-CoV-2 infection: a serology-based diagnostic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Detection of viral RNA by nucleic acid amplification testing (NAAT) remains the gold standard for diagnosis of SARS-CoV-2 infection but is limited by high cost and other factors. Whether serology-based assays can be effectively incorporated into a diagnostic algorithm remains to be determined. Herein we describe the development of a serology-based testing algorithm for SARS-CoV-2 infection. Patients and Methods Between July 2020 and February 2021, we included symptomatic unvaccinated patients evaluated in the Emergency Department of our institution for suspected SARS-CoV-2. All patients had testing by real-time Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction. The performance characteristics of five commercial enzymatic serology assays testing for different antibody isotypes were evaluated in a derivation cohort and the assay with the best performance was further tested on a validation cohort. Optimal cut-off points were determined using receiver operating characteristic (ROC) curves and further tested using logistic regression. Results The derivation and validations cohorts included 72 and 319 patients, respectively. Based on its initial performance, the Elecsys Anti-SARS-CoV-2 assay (Roche Diagnostics) was further tested in the validation cohort. Using ROC curve analysis, we estimated the diagnostic performance for different cut-off points assuming a prevalence of positive tests of 5%. At any given cut-off point the NPV was over 97%. Discussion This study suggests that an initial diagnostic strategy using the Elecsys Anti-SARS-CoV-2 serology test in symptomatic unvaccinated patients could help to rule out an acute SARS-CoV2 infection and potentially lead to appropriately tailored infection control measures or rational guidance for further testing with a potential cost reduction and increased availability.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».