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Enregistrement W4212984327 · doi:10.21203/rs.3.rs-1350673/v1

Evaluation of the BioMérieux VIDAS® HIV Duo Quick and Anti-HCV Assays for Dried Blood Spot Based Serosurveillance

2022· preprint· en· W4212984327 sur OpenAlexafffund
François Cholette, Braedy Farmer, O. M. Balakireva, Daria Pavlova, Anna Lopatenko, Iryna Chukhalova, Svitlana Bargan, Sharmistha Mishra, Marissa Becker, John Kim, Paul Sandstrom

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDried blood spotMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)SerologyDried bloodVirologyImmunologyAntibodyChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Serosurveillance is central to monitoring our progress towards HIV and HCV elimination targets proposed for 2030. However, serosurveillance systems are ineffective without reliable serological assays for the detection of HIV and HCV antibodies. Assays should also be compatible with dried blood spot (DBS) samples to facilitate biological sample collection. The VIDAS® HIV Duo Quick and Anti-HCV assays are sold as reagents strips and processed by the automated VIDAS® benchtop immunoanalyser. While both assays have shown excellent performance in serum and plasma, performance data in DBS samples is lacking. In our study, we evaluate the performance of the VIDAS® HIV Duo Quick and Anti-HCV assays in DBS (n = 725) collected during a cross-sectional serosurvey (the Transitions study). The VIDAS® HIV Duo quick had a sensitivity and specificity of 94.5% (95% CI: 85.1%, 98.5%) and 95.7% (95% CI: 93.9%, 97.0%) respectively. Likewise, the VIDAS® Anti-HCV had a sensitivity and specificity of 95.6% (95% CI: 91.6%, 97.8%) and 95.6% (95% CI: 93.5%, 97.0%) respectively. These assays are unlikely to be helpful in low-prevalence settings due to sub-optimal performance, but their performance could likely be improved by optimizing DBS elution protocols which was, unfortunately, not possible during our study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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