Comparison of nucleocapsid and spike antibody ELISAs for determining SARS‐CoV‐2 seropositivity in Kenyan women and infants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A multitude of enzyme‐linked immunosorbent assays (ELISAs) has been developed to detect severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) antibodies since the coronavirus disease 2019 pandemic started in late 2019. Assessing the reliability of these assays in diverse global populations is critical. This study compares the use of the commercially available Platelia Total Ab Assay (Bio‐Rad) nucleocapsid ELISA to the widely used Mount Sinai spike IgG ELISA in a Kenyan population seroprevalence study. Using longitudinal plasma specimens collected from a mother–infant cohort living in Nairobi, Kenya between May 2019 and December 2020, this study demonstrates that the two assays have a high qualitative agreement (92.7%) and strong correlation of antibody levels ( R 2 = 0.973) in repeated measures. Within this cohort, seroprevalence detected by either ELISA closely resembled previously published seroprevalence estimates for Kenya during the sampling period and no significant difference in the incidence of SARS‐CoV‐2 antibody detection by either assay was observed. Assay comparability was not affected by HIV exposure status. These data support the use of the Platelia SARS‐CoV‐2 Total Ab ELISA as a suitable high‐throughput method for seroprevalence studies in Kenya.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».