Characterization of antibodies in human immunoglobulin products from different regions worldwide
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The antibody levels against a broad spectrum of pathogens were assessed in commercial intravenous immunoglobulin (IVIG) manufactured from pooled plasma obtained from different global regions. METHODS: Twenty-four IVIG commercial lots from eight manufacturers corresponding to 12 brands were analyzed. The plasma was collected in 10 countries/regions. Depending on each pathogen, antibody levels were measured using specific commercial IgG-specific enzyme immunoassay kits or by cell culture neutralization test and guinea pig skin neutralization test. A principal component analysis was performed. RESULTS: For polio and diphtheria (reference markers of the US authorities), all IVIGs had relevant titers in accordance with reference levels. IVIGs from Canada, Australia, and the USA were positive for titers against globally distributed pathogens or those under vaccination programs in the developed world (parainfluenza, Epstein-Barr, varicella-zoster, influenza B, parvovirus B19, and measles viruses). IVIG from Taiwan and Hong Kong showed low antibody titers for these pathogens but high titers for Pseudomonas aeruginosa. IVIG from India had high titers for pathogens frequently found in developing countries (West Nile, dengue, chikungunya, and hepatitis E viruses and Streptococcus pneumoniae). IVIGs from Argentina, Spain, Israel, and Czechia showed intermediate antibody concentrations. CONCLUSION: The antibody profile in IVIG was greatly influenced by regional characteristics including climate, vaccination programs, and the prevalence of pathogens in the different countries and regions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».