Comparative performance data for multiplex SARS-CoV-2 serological assays from a large panel of dried blood spot specimens
Notice bibliographique
Résumé
The extent of the COVID-19 pandemic will be better understood through serosurveys and SARS-CoV-2 antibody testing. Dried blood spot (DBS) samples will play a central role in large scale serosurveillance by simplifying biological specimen collection and transportation, especially in Canada. Direct comparative performance data on multiplex SARS-CoV-2 assays resulting from identical DBS samples are currently lacking. In our study, we aimed to provide performance data for the BioPlex 2200 SARS-CoV-2 IgG (Bio-Rad), V-PLEX SARS-CoV-2 Panel 2 IgG (MSD), and Elecsys Anti-SARS-CoV-2 (Roche) commercial assays, as well as for two highly scalable in-house assays (University of Ottawa and Mount Sinai Hospital protocols) to assess their suitability for DBS-based SARS-CoV-2 DBS serosurveillance. These assays were evaluated against identical panels of DBS samples collected from convalescent COVID-19 patients ( n = 97) and individuals undergoing routine sexually transmitted and bloodborne infection (STBBI) testing prior to the COVID-19 pandemic ( n = 90). Our findings suggest that several assays are suitable for serosurveillance (sensitivity >97% and specificity >98%). In contrast to other reports, we did not observe an improvement in performance using multiple antigen consensus-based rules to establish overall seropositivity. This may be due to our DBS panel which consisted of samples collected from convalescent COVID-19 patients with significant anti-spike, -receptor binding domain (RBD), and -nucleocapsid antibody titers. This study demonstrates that biological specimens collected as DBS coupled with one of several readily available assays are useful for large-scale COVID-19 serosurveillance.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».