Detection of anti-nucleocapsid antibodies associated with primary SARS-CoV-2 infection in unvaccinated and vaccinated blood donors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anti-nucleocapsid (N) antibody assays can be used to estimate SARS-CoV-2 infection prevalence in regions employing anti-spike based COVID-19 vaccines. However, poor sensitivity of anti-N assays in detecting infections after vaccination (VI) has been reported. To support serological monitoring of infections, including VI, in a large blood donor cohort (N=142,599), we derived a lower cutoff for identifying previous infection using the Ortho VITROS Anti-SARS-CoV-2 Total-N Antibody assay, improving sensitivity while maintaining specificity >98%. Sensitivity was validated in samples donated after self-reported infections diagnosed by a swab-based test. Sensitivity for first infections in unvaccinated donors was 98.1% (95% CI: 98.0,98.2) and for VI was 95.6% (95.6,95.7), using the standard cutoff. Regression analysis showed sensitivity was reduced in the Delta compared to Omicron period, in older donors, asymptomatic infections, ≤30 days after infection and for VI. The standard Ortho anti-N threshold demonstrated good sensitivity, which was modestly improved with the revised cutoff.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».