Serodiagnostics for Severe Acute Respiratory Syndrome–Related Coronavirus 2
Notice bibliographique
Résumé
Accurate serologic tests to detect host antibodies to severe acute respiratory syndrome-related coronavirus 2 (SARS-CoV-2) will be critical for the public health response to the coronavirus disease 2019 pandemic. Many use cases are envisaged, including complementing molecular methods for diagnosis of active disease and estimating immunity for individuals. At the population level, carefully designed seroepidemiologic studies will aid in the characterization of transmission dynamics and refinement of disease burden estimates and will provide insight into the kinetics of humoral immunity. Yet, despite an explosion in the number and availability of serologic assays to test for antibodies against SARS-CoV-2, most have undergone minimal external validation to date. This hinders assay selection and implementation, as well as interpretation of study results. In addition, critical knowledge gaps remain regarding serologic correlates of protection from infection or disease, and the degree to which these assays cross-react with antibodies against related coronaviruses. This article discusses key use cases for SARS-CoV-2 antibody detection tests and their application to serologic studies, reviews currently available assays, highlights key areas of ongoing research, and proposes potential strategies for test implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».