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Evaluation of four commercial, fully automated SARS-CoV-2 antibody tests suggests a revision of the Siemens SARS-CoV-2 IgG assay
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| PREPRINT-MEDRXIV
| ID: ppmedrxiv-20239590
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Un artículo publicado en revista científica está disponible y probablemente es basado en este preprint, por medio del reconocimiento de similitud realizado por una máquina. La confirmación humana aún está pendiente.
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ABSTRACT
ObjectivesSerological tests detect antibodies against Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in the ongoing coronavirus disease-19 (COVID-19) pandemic. Independent external clinical validation of performance characteristics is of paramount importance. MethodsFour fully automated assays, Roche Elecsys Anti-SARS-CoV-2, Abbott SARS-CoV-2 IgG, Siemens SARS-CoV-2 total (COV2T) and SARS-CoV-2 IgG (COV2G) were evaluated using 350 pre-pandemic samples and 700 samples from 245 COVID-19 patients (158 hospitalized, 87 outpatients). ResultsAll tests showed very high diagnostic specificity. Sensitivities in samples collected at least 14 days after disease onset were slightly lower than manufacturers claims for Roche (93.04%), Abbott (90.83%), and Siemens COV2T (90.26%), and distinctly lower for Siemens COV2G (78.76%). Concordantly negative results were enriched for immunocompromised patients. ROC curve analyses suggest a lowering of the cut-off index for the Siemens COV2G assay. Finally, the combination of two anti-SARS-CoV-2 antibody assays is feasible when considering borderline reactive results. ConclusionsThorough on-site evaluation of commercially available serologic tests for detection of antibodies against SARS-CoV-2 remains imperative for laboratories. The potentially impaired sensitivity of the Siemens COV2G necessitates a switch to the companys newly filed SARS-CoV-2 IgG assay (sCOVG) for follow-up studies. A combination of tests could be considered in clinical practice.
cc_by_nc_nd
Texto completo:
1
Colección:
09-preprints
Base de datos:
PREPRINT-MEDRXIV
Tipo de estudio:
Cohort_studies
/
Diagnostic_studies
/
Experimental_studies
/
Prognostic_studies
Idioma:
En
Año:
2020
Tipo del documento:
Preprint