Cet article est une Preprint
Les preprints sont des rapports de recherche préliminaires qui n'ont pas été certifiés par l’évaluation par les pairs. Ils ne devraient pas être considérés comme guidant la pratique clinique ou les comportements liés à la santé et ne devraient pas être rapportés dans les médias comme des informations établies.
Les preprints publiées en ligne permettent aux auteurs de recevoir des commentaires rapidement, et toute la communauté scientifique peut évaluer indépendamment le travail et répondre en conséquence. Ces commentaires sont publiés avec les preprints que quiconque peut lire et servir d’évaluation post-publication.
The implementation of a rapid sample preparation method for the detection of SARS-CoV-2 in a diagnostic laboratory in South Africa (preprint)
medrxiv; 2020.
Preprint
Dans Anglais
| medRxiv | ID: ppzbmed-10.1101.2020.08.06.20169276
ABSTRACT
The SARS-CoV-2 pandemic has resulted in shortages of both critical reagents for nucleic acid purification and highly trained staff as supply chains are strained by high demand, public health measures and frequent quarantining and isolation of staff. This created the need for alternate workflows with limited reliance on specialised reagents, equipment and staff. We present here the validation and implementation of such a workflow for preparing samples for downstream SARS-CoV-2 RT-PCR using liquid handling robots. The rapid sample preparation technique evaluated, which included sample centrifugation and heating prior to RT-PCR, showed a 97.37% (95% CI 92.55-99.28%) positive percent agreement and 97.30% (95% CI 90.67-99.52%) negative percent agreement compared to nucleic acid purification-based testing. This method was subsequently adopted as the primary sample preparation method in the Groote Schuur Hospital Virology Diagnostic Laboratory in Cape Town, South Africa.
Texte intégral:
Disponible
Collection:
Preprints
Base de données:
medRxiv
langue:
Anglais
Année:
2020
Type de document:
Preprint
Documents relatifs à ce sujet
MEDLINE
...
LILACS
LIS