MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160918880 · doi:10.14745/ccdr.v47i04a01

Practical guidance for clinical laboratories for SARS-CoV-2 serology testing

2021· review· en· W3160918880 sur OpenAlexaffvenue
Carmen Charlton, Jamil N. Kanji, Vanessa Tran, Julianne V. Kus, Jonathan B. Gubbay, Carla Osiowy, Jason L. Robinson, Inna Sekirov, Michael Drebot, Todd F. Hatchette, Derek Stein, Nadia El-Gabalawy, Amanda Lang, Lei Jiao, Paul Levet, Heidi Wood, Christian Therrien, L. Robbin Lindsay, Muhammad Morshed, Jessica D. Forbes, Antonia Dibernardo

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSaskatchewan Disease Control LaboratoryUniversity of ManitobaPublic Health Agency of CanadaHealth PEIBC Centre for Disease ControlPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyPopulationDiagnostic testVirologyIntensive care medicineAntibodyEnvironmental healthPathologyInfectious disease (medical specialty)DiseasePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The landscape of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) diagnostic testing is rapidly evolving. While serology testing has limited diagnostic capacity for acute infection, its role in providing population-based information on positivity rates and informing evidence-based decision making for public health recommendations is increasing. With the global availability of vaccines, there is increasing pressure on clinical laboratories to provide antibody screening and result interpretation for vaccinated and non-vaccinated individuals. Here we present the most up-to-date data on SARS-CoV-2 antibody timelines, including the longevity of antibodies, and the production and detection of neutralizing antibodies. Additionally, we provide practical guidance for clinical microbiology laboratories to both verify commercial serology assays and choose appropriate testing algorithms for their local populations.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,014

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanada Communicable Disease ReportMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207