Estimating SARS-CoV-2 infection probabilities with serological data and a Bayesian mixture model
Benjamin Glemain
(1)
,
Xavier de Lamballerie
(2)
,
Marie Zins
(3, 4)
,
Gianluca Severi
(5, 6)
,
Mathilde Touvier
(7)
,
Jean-François Deleuze
(8)
,
Pierre-Yves Ancel
(9, 10)
,
Marie-Aline Charles
(11)
,
Sofiane Kab
(12)
,
Adeline Renuy
,
Stephane Le-Got
,
Celine Ribet
(12)
,
Mireille Pellicer
(12)
,
Emmanuel Wiernik
(12)
,
Marcel Goldberg
(12)
,
Fanny Artaud
(3)
,
Pascale Gerbouin-Rérolle
(13)
,
Mélody Enguix
,
Camille Laplanche
,
Roselyn Gomes-Rima
(5)
,
Lyan Hoang
,
Emmanuelle Correia
(5)
,
Alpha Amadou Barry
,
Nadège Senina
,
Julien Allegre
(7)
,
Fabien Szabo de Edelenyi
(7)
,
Nathalie Druesne-Pecollo
,
Younes Esseddik
,
Serge Hercberg
(7)
,
Mélanie Deschasaux
(7)
,
Marie-Aline Charles
,
Valérie Benhammou
,
Anass Ritmi
,
Laetitia Marchand
,
Cecile Zaros
,
Elodie Lordmi
,
Adriana Candea
,
Sophie de Visme
,
Thierry Simeon
,
Xavier Thierry
,
Bertrand Geay
,
Marie-Noelle Dufourg
,
Karen Milcent
,
Delphine Rahib
,
Nathalie Lydie
,
Clovis Lusivika-Nzinga
,
Gregory Pannetier
,
Isabelle Goderel
,
Céline Dorival
,
Jérôme Nicol
,
Olivier Robineau
,
Cindy Lai
,
Liza Belhadji
,
Hélène Esperou
,
Sandrine Couffin-Cadiergues
,
Jean-Marie Gagliolo
,
Hélène Blanché
,
Jean-Marc Sébaoun
,
Jean-Christophe Beaudoin
,
Laetitia Gressin
,
Valérie Morel
,
Ouissam Ouili
,
Laetitia Ninove
,
Stéphane Priet
,
Paola Mariela Saba Villarroel
,
Toscane Fourié
,
Souand Mohamed Ali
,
Abdenour Amroun
,
Morgan Seston
,
Nazli Ayhan
,
Boris Pastorino
,
Nathanaël Lapidus
(1)
,
Fabrice Carrat
(1)
1
iPLESP -
Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique
2 IHU Marseille - Institut Hospitalier Universitaire Méditerranée Infection
3 Université Paris-Saclay
4 UVSQ - Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
5 CESP - Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations
6 UniFI - Università degli Studi di Firenze = University of Florence = Université de Florence
7 EREN [CRESS - U1153 / UMR_A 1125] - Nutritional Epidemiology Research Team | Equipe de Recherche en Epidémiologie Nutritionnelle
8 CEPH - Fondation Jean Dausset - Centre d’Etudes du Polymorphisme Humain [Paris]
9 EPOPé [CRESS - U1153 / UMR_A 1125] - Obstetrical, Perinatal and Pediatric Epidemiology | Épidémiologie Obstétricale, Périnatale et Pédiatrique
10 CIC 1417 - CIC Cochin Pasteur
11 EAROH [CRESS - U1153 / UMR_A 1125] - Research team on early life origins of health | Recherche sur les déterminants précoces de la santé
12 CONSTANCES - Cohortes épidémiologiques en population
13 CERMES3 - UMR 8211 / U988 / UM 7 - CERMES3 - Centre de recherche Médecine, sciences, santé, santé mentale, société
2 IHU Marseille - Institut Hospitalier Universitaire Méditerranée Infection
3 Université Paris-Saclay
4 UVSQ - Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
5 CESP - Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations
6 UniFI - Università degli Studi di Firenze = University of Florence = Université de Florence
7 EREN [CRESS - U1153 / UMR_A 1125] - Nutritional Epidemiology Research Team | Equipe de Recherche en Epidémiologie Nutritionnelle
8 CEPH - Fondation Jean Dausset - Centre d’Etudes du Polymorphisme Humain [Paris]
9 EPOPé [CRESS - U1153 / UMR_A 1125] - Obstetrical, Perinatal and Pediatric Epidemiology | Épidémiologie Obstétricale, Périnatale et Pédiatrique
10 CIC 1417 - CIC Cochin Pasteur
11 EAROH [CRESS - U1153 / UMR_A 1125] - Research team on early life origins of health | Recherche sur les déterminants précoces de la santé
12 CONSTANCES - Cohortes épidémiologiques en population
13 CERMES3 - UMR 8211 / U988 / UM 7 - CERMES3 - Centre de recherche Médecine, sciences, santé, santé mentale, société
Benjamin Glemain
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- ORCID : 0000-0002-5780-5593
- IdRef : 034884041
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- Fonction : Auteur
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- Fonction : Auteur
Morgan Seston
- Fonction : Auteur
Nazli Ayhan
- Fonction : Auteur
Boris Pastorino
- Fonction : Auteur
Nathanaël Lapidus
- Fonction : co dernier-auteur
Fabrice Carrat
- Fonction : co dernier-auteur
Résumé
The individual results of SARS-CoV-2 serological tests measured after the first pandemic wave of 2020 cannot be directly interpreted as a probability of having been infected. Plus, these results are usually returned as a binary or ternary variable, relying on predefined cut-offs. We propose a Bayesian mixture model to estimate individual infection probabilities, based on 81,797 continuous anti-spike IgG tests from Euroimmun collected in France after the first wave. This approach used serological results as a continuous variable, and was therefore not based on diagnostic cut-offs. Cumulative incidence, which is necessary to compute infection probabilities, was estimated according to age and administrative region. In France, we found that a “negative” or a “positive” test, as classified by the manufacturer, could correspond to a probability of infection as high as 61.8% or as low as 67.7%, respectively. “Indeterminate” tests encompassed probabilities of infection ranging from 10.8 to 96.6%. Our model estimated tailored individual probabilities of SARS-CoV-2 infection based on age, region, and serological result. It can be applied in other contexts, if estimates of cumulative incidence are available.
| Origine | Publication financée par une institution |
|---|---|
| licence |
