AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAnti-HDV ELISA sonuçlarının S/CO oranı ile bildirilmesi ve her laboratuvarın optimal cut-off değerini belirlemesi, HDV enfeksiyonu tanısında yol gösterici olabilir.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Amaç: Hepatit delta virüsü (HDV), Deltavirus genusunda, zarflı, negatif polariteli, tek iplikli bir RNA virüsüdür. Bu çalışmada, anti-HDV pozitif olan hastalarda HDV enfeksiyonu tanısında anti-HDV sinyal/ cut-off (S/CO) oranının değerlendirilmesi amaçlandı. Gereç ve Yöntemler: Ağustos 2014-Aralık 2018 tarihleri arasında hepatit B yüzey antijeni (HBsAg) ve anti-HDV pozitif saptanan ve HDV-RNA testi çalışılmış toplam 156 hasta çalışmaya dahil edildi. Anti-HDV antikoru ve HBsAg testleri serum örneklerinde mikroELISA yöntemi ile, HDV-RNA testi ise plazma örneklerinde real-time polimeraz zincir reaksiyonu yöntemi ile çalışıldı. Bulgular: Anti-HDV pozitif hastaların %42,9’unda (67/156) HDVRNA saptandı. HDV-RNA pozitif grubun anti-HDV S/CO ortalaması (8,99±3,53), HDV-RNA negatif gruba (5,99±3,73) göre anlamlı olarak yüksek saptandı (p<0,001). Alıcı işletim karakteristiği (ROC) analizi ile S/CO değeri 6,13 belirlendiğinde; duyarlılık, özgüllük, pozitif ve negatif prediktif değerler sırasıyla %79,8, %59,7, %72,4 ve %68,9 idi. Sonuç: Bu çalışmada, ROC analizi ile test için maksimum duyarlılık ve özgüllük toplamını sağlayan optimal cut-off değeri 6,13 bulundu. Anti-HDV ELISA sonuçlarının S/CO oranı ile bildirilmesi ve her laboratuvarın optimal cut-off değerini belirlemesi, HDV enfeksiyonu tanısında yol gösterici olabilir.
Özet
Objectives: The hepatitis delta virus (HDV) is an enveloped, negative-sense, single-stranded RNA virus in the genus Deltavirus. In this study, it was aimed to evaluate the ratio of anti-HDV signal/ cut-off (S/CO) in the diagnosis of HDV infection in patients who were positive for anti-HDV. Materials and Methods: Between August 2014 and December 2018, 156 patients, who were detected hepatitis B surface antigen (HBsAg) and anti-HDV positivity and were analyzed HDV-RNA, were included in the study. Anti-HDV antibody and HBsAg tests were analyzed by micro-ELISA method in serum samples and HDV-RNA was studied by real-time polymerase chain reaction method in plasma samples. Results: HDV-RNA was detected in 42.9% (67/156) of the anti-HDV positive patients. The mean S/CO value of anti-HDV in HDV-RNA positive group (8.99±3.53) was significantly higher than HDV-RNA negative group (5.99±3.73) (p<0.001). When the S/CO value was determined as 6.13 by receiver operating characteristic (ROC) analysis; sensitivity, specificity, positive, and negative predictive values were 79.8%, 59.7%, 72.4%, and 68.9%, respectively. Conclusion: In this study, the optimal cut-off value which provides the maximum sum of sensitivity and specificity for the test was found 6.13 by ROC analysis. The reporting with the S/CO ratio of anti-HDV ELISA results and determining each laboratory’s optimal cut-off value may be helpful for the diagnosis of HDV infection.