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Enregistrement W3135577040 · doi:10.1101/2021.03.08.21253121

Absent or insufficient anti-SARS-CoV-2 S antibodies at ICU admission are associated to higher viral loads in plasma, antigenemia and mortality in COVID-19 patients

2021· preprint· en· W3135577040 sur OpenAlexafffund
María Martin‐Vicente, Raquel Almansa, Isidoro Martínez, Ana P. Tedim, Elena Bustamante, Luís Tamayo, César Aldecoa, Gloria Renedo, José Ángel Berezo, Jamil Cedeño, Nuria Mamolar, Pablo García Olivares, Rubén Herrán, Ramón Cicuéndez, Pedro Enríquez, Alicia Ortega, Noelia Jorge, Amanda de la Fuente, Juan Bustamante‐Munguira, María José Muñoz‐Gómez, Milagros González‐Rivera, Carolina Puertas, Vicente Más, Mónica Vázquez, Felipe Pérez‐García, Jesús Rico-Feijoó, Silvia Martín, Ana Motos, Laia Fernández‐Barat, José María Eirós Bouza, Marta Domínguez‐Gil, Ricard Ferrer, Ferrán Barbé, David J. Kelvin, Jesús F. Bermejo-Martín, Salvador Resino, Antoni Torres

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health Research
Mots-clésViral loadAntibodyMedicineProportional hazards modelSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ImmunologyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GastroenterologyMultivariate analysisVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose to evaluate the association between anti-SARS-CoV-2 S IgM and IgG antibodies with viral RNA load in plasma, the frequency of antigenemia and with the risk of mortality in critically ill patients with COVID-19. Methods anti-SARS-CoV-2 S antibodies levels, viral RNA load and antigenemia were profiled in plasma of 92 adult patients in the first 24 hours following ICU admission. The impact of these variables on 30-day mortality was assessed by using Kaplan-Meier curves and multivariate Cox regression analysis. Results non survivors showed more frequently absence of anti-SARS-CoV-2 S IgG and IgM antibodies than survivors (26.3% vs 5.6% for IgM and 18.4% vs 5.6% for IgG), and a higher frequency of antigenemia (47.4% vs 22.2%) ( p <0.05). Non survivors showed lower concentrations of anti-S IgG and IgM and higher viral RNA loads in plasma, which were associated to increased 30-day mortality and decreased survival mean time. [Adjusted HR (CI95%), p ]: [S IgM (AUC ≥60): 0.48 (0.24; 0.97), 0.040]; [S IgG (AUC ≥237): 0.47 (0.23; 0.97), 0.042]; [Antigenemia (+): 2.45 (1.27; 4.71), 0.007]; [N1 viral load (≥ 2.156 copies/mL): 2.21 (1.11; 4.39),0.024]; [N2 viral load (≥ 3.035 copies/mL): 2.32 (1.16; 4.63), 0.017]. Frequency of antigenemia was >2.5-fold higher in patients with absence of antibodies. Levels of anti-SARS-CoV-2 S antibodies correlated inversely with viral RNA load. Conclusion absence / insufficient levels of anti-SARS-CoV-2 S antibodies following ICU admission is associated to poor viral control, evidenced by increased viral RNA loads in plasma, higher frequency of antigenemia, and also to increased 30-day mortality. Take-home message absent or low levels of antibodies against the S protein of SARS-CoV- 2 at ICU admission is associated to an increased risk of mortality, higher frequency of antigenemia and higher viral RNA loads in plasma. Profiling anti-SARS-CoV-2 s antibodies at ICU admission could help to predict outcome and to better identify those patients potentially deserving replacement treatment with monoclonal or polyclonal antibodies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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