Abstract Background It is frequently of epidemiological and/or clinical interest to estimate the date of HIV infection or time-since-infection of individuals. Yet, for over 15 years, the only widely-referenced infection dating algorithm that utilises diagnostic testing data to estimate time-since-infection has been the ‘Fiebig staging’ system. This defines a number of stages of early HIV infection through various standard combinations of contemporaneous discordant diagnostic results, using tests of different sensitivity. Objective To develop a new, more nuanced infection dating algorithm, we generalised the Fiebig approach to accommodate positive and negative diagnostic results generated on the same or different dates, and arbitrary current or future tests – as long as the test sensitivity is known. For this purpose, test sensitivity is conceptualised as the probability that a specimen will produce a positive result, expressed as a function of time since infection. This can be summarised as a median ‘diagnostic delay’ parameter, together with a measure of inter-subject variability. Methods The present work outlines the analytical framework for infection date estimation using subject-level diagnostic testing histories, and data on test sensitivity. We introduce a publicly-available online HIV infection dating tool that implements this estimation method, bringing together 1) curatorship of HIV test performance data, and 2) infection date estimation functionality, to calculate plausible intervals within which infection likely became detectable for each individual. The midpoints of these intervals are interpreted as infection time ‘point estimates’ and referred to as Estimated Dates of Detectable Infection (EDDIs). Results In many settings, including most research studies, detailed diagnostic testing data are routinely recorded, and can provide reasonably precise estimates of the timing of HIV infection. We present a simple logic to the interpretation of ‘diagnostic testing histories’ into ‘infection time estimates’, either as a point estimate (EDDI) or an interval (earliest plausible to latest plausible dates of detectable infection), along with a publicly-accessible online tool that supports wide application of this logic. Conclusions This tool, available at https://tools.incidence-estimation.org/idt/ , is readily updatable as test technology evolves, given the simple architecture of the system and its nature as an open source project.

Abstract Background Two manufacturers, Maxim Biomedical and Sedia Biosciences Corporation, supply US CDC-approved versions of the HIV-1 Limiting Antigen Avidity EIA (LAg assay) for detecting ‘recent’ HIV infection in cross-sectional incidence estimation. This study assesses and compares the performance of the Maxim and Sedia LAg assays for incidence surveillance. Methods We ran both assays on a panel of 2,500 well-characterized HIV-1-infected specimens, most with estimated dates of (detectable) infection. We analysed concordance of assay results, assessed reproducibility using repeat testing and estimated the critical performance characteristics of a test for recent infection—mean duration of recent infection (MDRI) and false-recent rate (FRR)—for a range of normalized optical density (ODn) recency discrimination thresholds, alone and in combination with viral load thresholds. We further defined three hypothetical surveillance scenarios and evaluated overall performance for incidence surveillance, defined as the precision of incidence estimates, by estimating context-specific performance characteristics. Results The Maxim assay produced lower ODn values than the Sedia assay on average, largely as a result of higher calibrator readings (mean calibrator OD of 0.749 vs. 0.643). Correlation of non-normalized OD readings was greater ( R 2 = 0.938) than those of ODn readings ( R 2 = 0.908), and the slope was closer to unity (1.054 vs. 0.899). Reproducibility of repeat testing of three blinded control specimens (25 replicates each) was slightly better for the Maxim assay (CV 8.9% to 14.8% vs. 13.2% to 15.0%). The MDRI of a Maxim-based algorithm at the ‘standard’ recency discrimination threshold in combination with viral load (ODn ≤1.5 & VL >1,000) was 201 days (95% CI: 180,223) and for Sedia was 171 days (95% CI: 152,191). Commensurately, the Maxim algorithm had a higher FRR in treatment-naive subjects (1.7% vs. 1.1%). We observed statistically significant differences in MDRI using the ODn alone (≤1.5) and in combination with viral load (>1,000). Under three fully-specified hypothetical surveillance scenarios (comparable to South Africa, Kenya and a concentrated epidemic), recent infection testing algorithms based on the two assays produced similar precision of incidence estimates. Conclusions Differences in ODn measurements between the Maxim and Sedia LAg assays on the same specimens largely resulted from differences in the reactivity of calibrators supplied by the manufacturers. Performance for surveillance purposes was extremely similar, although different ODn thresholds were optimal and different values of MDRI and FRR were appropriate for use in survey planning and incidence estimation.

Abstract Background Custom staging assays, including the Sedia HIV-1 Limiting Antigen Avidity EIA (LAg) and avidity modifications of the Ortho VITROS anti-HIV-1+2 and Abbott ARCHITECT HIV Ag/Ab Combo assays, are used to identify ‘recent’ infections in clinical settings and for cross-sectional HIV incidence estimation. However, the high dynamic range of chemiluminescent platforms allows differentiating recent and longstanding infection on signal intensity, and this raises the prospect of using unmodified diagnostic assays for infection timing and surveillance applications. Methods We tested a panel of 2,500 well-characterised specimens with estimable duration of HIV infection with the three assays and the unmodified ARCHITECT. Regression models were used to estimate mean durations of recent infection (MDRI), context-specific false-recent rates (FRR) and correlation between signal intensity and LAg measurements. A hypothetical epidemiological scenario was constructed to evaluate utility in surveillance applications. Results Over a range of MDRIs (reflecting recency discrimination thresholds), a diluted ARCHITECT-based RITA produced lower FRRs than the VITROS platform (FRR ≈ 0.5% and 1.5% respectively at MDRI of 200 days) and the unmodified diagnostic ARCHITECT produces incidence estimates with comparable precision to LAg (RSE ≈ 17.5% and 15% respectively at MDRI of 200 days). ARCHITECT S/CO measurements were highly correlated with LAg ODn measurements (r = 0.80) and values below 200 are strongly predictive of LAg recency and duration of infection less than one year. Conclusions Low quantitative measurements from the unmodified ARCHITECT obviate the need for additional recency testing and its use is feasible in clinical staging and incidence surveillance applications.