Delayed specific IgM antibody responses observed among COVID-19 patients with severe progression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has spread rapidly worldwide since it was confirmed as the causative agent of COVID-19. Molecular diagnosis of the disease is typically performed via nucleic acid-based detection of the virus from swabs, sputum or bronchoalveolar lavage fluid (BALF). However, the positive rate from the commonly used specimens (swabs or sputum) was less than 75%. Immunological assays for SARS-CoV-2 are needed to accurately diagnose COVID-19. Sera were collected from patients or healthy people in a local hospital in Xiangyang, Hubei Province, China. The SARS-CoV-2 specific IgM antibodies were then detected using a SARS-CoV-2 IgM colloidal gold immunochromatographic assay (GICA). Results were analysed in combination with sera collection date and clinical information. The GICA was found to be positive with the detected 82.2% (37/45) of RT-qPCR confirmed COVID-19 cases, as well as 32.0% (8/25) of clinically confirmed, RT-qPCR negative patients (4-14 days after symptom onset). Investigation of IgM-negative, RT-qPCR-positive COVID-19 patients showed that half of them developed severe disease. The GICA was found to be a useful test to complement existing PCR-based assays for confirmation of COVID-19, and a delayed specific IgM antibody response was observed among COVID-19 patients with severe progression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle