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Enregistrement W3041099309 · doi:10.1101/2020.07.09.20148429

Longitudinal evaluation and decline of antibody responses in SARS-CoV-2 infection

2020· preprint· en· W3041099309 sur OpenAlexaff
Jeffrey Seow, Carl Graham, Blair Merrick, Sam Acors, Kathryn J. A. Steel, Oliver Hemmings, Aoife O’Bryne, Neophytos Kouphou, Suzanne Pickering, Rui Pedro Galão, Gilberto Betancor, Harry Wilson, Adrian W. Signell, Helena Winstone, Claire Kerridge, Nigel Temperton, Luke B. Snell, Karen Bisnauthsing, Amelia Moore, Adrian J. Green, Lauren Martinez, Brielle Stokes, Johanna Honey, Alba Izquierdo-Barras, Amita Patel, Lorcan O’Connell, Geraldine O’Hara, Eithne MacMahon, Sam Douthwaite, Gaia Nebbia, Rahul Batra, Rocío T. Martínez-Nuñez, Jonathan D. Edgeworth, Stuart J. D. Neil, Michael H. Malim, Katie J. Doores

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilUniversiteit van AmsterdamWellcome Trust
Mots-clésSeroconversionSerologyAntibodyMedicineImmunologyPopulationCohortDiseaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Antibody (Ab) responses to SARS-CoV-2 can be detected in most infected individuals 10-15 days following the onset of COVID-19 symptoms. However, due to the recent emergence of this virus in the human population it is not yet known how long these Ab responses will be maintained or whether they will provide protection from re-infection. Using sequential serum samples collected up to 94 days post onset of symptoms (POS) from 65 RT-qPCR confirmed SARS-CoV-2-infected individuals, we show seroconversion in >95% of cases and neutralizing antibody (nAb) responses when sampled beyond 8 days POS. We demonstrate that the magnitude of the nAb response is dependent upon the disease severity, but this does not affect the kinetics of the nAb response. Declining nAb titres were observed during the follow up period. Whilst some individuals with high peak ID 50 (>10,000) maintained titres >1,000 at >60 days POS, some with lower peak ID 50 had titres approaching baseline within the follow up period. A similar decline in nAb titres was also observed in a cohort of seropositive healthcare workers from Guy’s and St Thomas’ Hospitals. We suggest that this transient nAb response is a feature shared by both a SARS-CoV-2 infection that causes low disease severity and the circulating seasonal coronaviruses that are associated with common colds. This study has important implications when considering widespread serological testing, Ab protection against re-infection with SARS-CoV-2 and the durability of vaccine protection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations364
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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