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Accès ouvert déclaré 2023 preprint

High capacity clinical SARS-CoV-2 molecular testing using combinatorial pooling

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6Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : il, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract The SARS-CoV-2 pandemic led to unprecedented testing demands, causing significant testing delays globally. One strategy used for increasing testing capacity was pooled-testing, using a two-stage technique first introduced during WWII. Here we report the development, validation and clinical application of P-BEST - a single-stage pooled-testing strategy that was approved for clinical use in Israel. P-BEST was clinically evaluated using 3,636 side-by-side tests and was able to correctly detect all positive samples and accurately estimate their Ct value. P-BEST was then used to clinically test 837,138 samples using 270,095 PCR tests - a 3.1 fold reduction in the number of tests. Importantly, P-BEST was also used during the Alpha and Delta waves, when positivity rates exceeded 10%, rendering traditional pooling non-practical. We also describe a tablet-based solution that allows performing manual single-stage pooling in settings where liquid dispensing robots are not available. Our data provides a proof-of-concept for large-scale clinical implementation of single-stage pooled-testing for continuous surveillance of multiple pathogens with reduced test costs, and as an important tool for increasing testing efficiency during pandemic outbreaks.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
High capacity clinical SARS-CoV-2 molecular testing using combinatorial pooling
Date Crossref
30/01/2023
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Ben-Gurion University of the Negev National Institute of Biotechnology in the Negev pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Bar-Ilan University Department of Computer Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Soroka Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Clalit Health Services pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Open University of Israel Department of Computer Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Fred Hutch Cancer Center pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Poold Diagnostics ltd pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Faculty of Health Sciences Department of Microbiology and Immunology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Soroka University Medical Center Laboratory of Virology Services pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Central Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Fred Hutch Cancer Research Center pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

National Institute of Biotechnology in the Negev — Ben-Gurion University of the Negev, Department of Computer Science — Bar-Ilan University et Soroka Medical Center, avec 8 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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