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Enregistrement W3158655516 · doi:10.1002/jmv.27038

Comparable endemic coronavirus nucleoprotein‐specific antibodies in mild and severe Covid‐19 patients

2021· article· en· W3158655516 sur OpenAlexaff
Susannah Leach, Ali M. Harandi, Tomas Bergström, Lars‐Magnus Andersson, Staffan Nilsson, Lia van der Hoek, Magnus Gisslén

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Virology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience for Life LaboratoryVINNOVA
Mots-clésAntibodyImmunologyCoronavirusVirologyAsymptomaticCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunityNucleoproteinMedicineImmune systemDiseaseVirusInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The severity of disease of Covid-19 is highly variable, ranging from asymptomatic to critical respiratory disease and death. Potential cross-reactive immune responses between SARS-CoV-2 and endemic coronavirus (eCoV) may hypothetically contribute to this variability. We herein studied if eCoV nucleoprotein (N)-specific antibodies in the sera of patients with mild or severe Covid-19 are associated with Covid-19 severity. There were comparable levels of eCoV N-specific antibodies early and during the first month of infection in Covid-19 patients with mild and severe symptoms, and healthy SARS-CoV-2-negative subjects. These results warrant further studies to investigate the potential role of eCoV-specific antibodies in immunity to SARS-CoV-2 infection.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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