Early Humoral Response Correlates with Disease Severity and Outcomes in COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), caused by SARS-CoV-2, continues to spread globally with significantly high morbidity and mortality rates. Antigen-specific responses are of unquestionable value for clinical management of COVID-19 patients. Here, we investigated the kinetics of IgM, IgG against the spike (S) and nucleoproteins (N) proteins and their neutralizing capabilities in hospitalized COVID-19 patients with different disease presentations (i.e., mild, moderate or severe), need for intensive care units (ICU) admission or outcomes (i.e., survival vs death). We show that SARS-CoV-2 specific IgG, IgM and neutralizing antibodies (nAbs) were readily detectable in almost all COVID-19 patients with various clinical presentations. Interestingly, significantly higher levels of nAbs as well as anti-S1 and -N IgG and IgM antibodies were found in patients with more severe symptoms, patients requiring admission to ICU or those with fatal outcomes. More importantly, early after symptoms onset, we found that the levels of anti-N antibodies correlated strongly with disease severity. Collectively, these findings provide new insights into the kinetics of antibody responses in COVID-19 patients with different disease severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».