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Enregistrement W3106231531 · doi:10.1101/2020.11.11.20229724

Epidemiological and immunological features of obesity and SARS-CoV-2

2020· preprint· en· W3106231531 sur OpenAlexfundno aff
Eric J. Nilles, Sameed M. Siddiqui, Stephanie Fischinger, Yannic C. Bartsch, Michael de Saint Aubin, Guohai Zhou, Matthew J. Gluck, Samuel Berger, Justin Rhee, Eric Petersen, Benjamin Mormann, Michael A. Loesche, Zhilin Chen, Jingyou Yu, Makda S. Gebre, Caroline Atyeo, Matthew J. Gorman, Alex Zhu, John S. Burke, Matthew D. Slein, Mohammad Adrian Hasdianda, Guruprasad Jambaulikar, Edward W. Boyer, Pardis C. Sabeti, Dan H. Barouch, Boris Jülg, Adam J. Kucharski, Elon R. Musk, Douglas A. Lauffenburger, Galit Alter, Anil Menon

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRagon Institute of MGH, MIT and HarvardMassachusetts Consortium on Pathogen ReadinessBrigham and Women's HospitalHamilton Health Sciences FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSerostatusMedicineProspective cohort studyCohortObesityImmunologyEpidemiologyImmune systemDemographicsBody mass indexInternal medicineDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a key correlate of severe SARS-CoV-2 outcomes while the role of obesity on risk of SARS-CoV-2 infection, symptom phenotype, and immune response are poorly defined. We examined data from a prospective SARS-CoV-2 cohort study to address these questions. Serostatus, body mass index, demographics, comorbidities, and prior COVID-19 compatible symptoms were assessed at baseline and serostatus and symptoms monthly thereafter. SARS-CoV-2 immunoassays included an IgG ELISA targeting the spike RBD, multiarray Luminex targeting 20 viral antigens, pseudovirus neutralization, and T cell ELISPOT assays. Our results from a large prospective SARS-CoV-2 cohort study indicate symptom phenotype is strongly influenced by obesity among younger but not older age groups; we did not identify evidence to suggest obese individuals are at higher risk of SARS-CoV-2 infection; and, remarkably homogenous immune activity across BMI categories suggests natural- and vaccine-induced protection may be similar across these groups.

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 seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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