<scp>SARS‐CoV‐2</scp> immunoassays in a predominantly vaccinated population: Performances and qualitative agreements obtained with two analytical approaches and four immunoassays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) serosurveys are typically analysed by applying a fixed threshold for seropositivity ('conventional approach'). However, this approach underestimates the seroprevalence of anti-nucleocapsid (N) in vaccinated individuals-who often exhibit a difficult-to-detect anti-N response. This limitation is compounded by delays between the onset of infection and sample collection. To address this issue, we compared the performance of four immunoassays using a new analytical approach ('ratio-based approach'), which determines seropositivity based on an increase in anti-N levels. MATERIALS AND METHODS: Two groups of plasma donors and four immunoassays (Elecsys total anti-N, VITROS total anti-N, Architect anti-N Immunoglobulin G (IgG) and in-house total anti-N) were evaluated. First-group donors (N = 145) had one positive SARS-CoV-2 polymerase chain reaction (PCR) test result and had made two plasma donations, including one before and one after the PCR test (median = 27 days post-PCR). Second-group donors (N = 100) had made two plasma donations early in the Omicron wave. RESULTS: Among first-group donors (97.9% vaccinated), sensitivity estimates ranged from 60.0% to 89.0% with the conventional approach, compared with 94.5% to 98.6% with the ratio-based approach. Among second-group donors, Fleiss's κ ranged from 0.56 to 0.83 with the conventional approach, compared with 0.90 to 1.00 with the ratio-based approach. CONCLUSION: With the conventional approach, the sensitivity of four immunoassays-measured in a predominantly vaccinated population based on samples collected ~1 month after a positive test result-fell below regulatory agencies requirement of ≥95%. The ratio-based approach significantly improved the sensitivities and qualitative agreement among immunoassays, to the point where all would meet this requirement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».