Evaluation of 5 Polymerase Chain Reaction Assays for the Detection of Mpox Virus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2022, the global dissemination of mpox virus (MPXV) outside endemic regions prompted the expansion of diagnostic testing worldwide. This study assesses the performance characteristics of 5 real-time polymerase chain reaction (PCR) assays in detecting MPXV during the 2022 outbreak. METHODS: Clinical specimens collected from patients across Ontario, Canada, were tested on the following assays: RealStar Orthopoxyvirus PCR and FlexStar Monkeypox virus PCR (Altona Diagnostics), Novaplex MPXV (Seegene), VIASURE Monkeypox virus Real Time PCR Reagents (CerTest Biotec), and a laboratory-developed test. Positive percent agreement (PPA), negative percent agreement (NPA), relative limit of detection (LOD), and precision were evaluated and MPXV lineages were determined using an amplicon-based whole-genome sequencing (WGS) assay. RESULTS: Swabs were collected from various anatomic sites (65 positive and 30 negative). All assays demonstrated 100% NPA (95% confidence interval, 88.4%/88.1%-100.0%), with PPA ranging from 92.2% (82.7%-97.4%) to 96.9% (89.3%-99.6%). LOD and precision were comparable across assays, with coefficient of variations <3%. WGS analysis identified 6 lineages, all belonging to subclade IIb. CONCLUSIONS: The assays exhibited excellent PPA, NPA, LOD, and precision. Ongoing performance monitoring is essential to detect assay escape mutants and ensure universal detection of evolving MPXV strains.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».