Underscoring the effect of swab type, workflow, and positive sample order on swab pooling for COVID-19 surveillance testing
Notice bibliographique
Résumé
Sample pooling is a promising strategy to facilitate COVID-19 surveillance testing for a larger population in comparison to individual single testing due to resource and time constraints. Increased surveillance testing capacity will reduce the likelihood of outbreaks as the general population is returning to work, school, and other gatherings. We have analyzed the impact of three variables on the effectiveness of pooling test samples: swab type, workflow, and positive sample order. We investigated the performance of several commercially available swabs (Steripack polyester flocked, Puritan nylon flocked, Puritan foam) in comparison to a new injected molded design (Yukon). The bench-top performance of collection swab was conducted with a previously developed anterior nasal cavity tissue model, based on a silk-glycerol sponge to mimic soft tissue mechanics and saturated with a physiologically relevant synthetic nasal fluid spiked with heat-inactivated SARS-CoV-2. Overall, we demonstrated statistically significant differences in performance across the different swab types. A characterization of individual swab uptake (gravimetric analysis) and FITC microparticle release suggests that differences in absorbance and retention drive the observed differences in Ct of the pooled samples. We also proposed two distinct pooling workflows to encompass different community collection modes and analyzed the difference in resulting positive pools as an effect of workflow, swab type, and positive sample order. Overall, swab types with lower volume retention resulted in reduced false negative occurrence, also observed for collection workflows with limited incubation times. Concurrently, positive sample order did have a significant impact on pooling test outcome, particularly in the case of swab type with great volume retention. We demonstrated that the variables investigated here affect the results of pooled COVID-19 testing, and therefore should be considered while designing pooled surveillance testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».