Serum antibody response in COVID-19-recovered patients who retested positive
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research studies comparing antibody response from coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases that retested positive (RP) using reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) and those who did not retest positive (NRP) were used to investigate a possible relationship between antibody response and retesting status. METHODS: Seven data bases were searched. Research criteria included cohort and case-control studies, carried out worldwide and published before September 9, 2020, that compared the serum antibody levels of hospitalized COVID-19 cases that RP after discharge to those that did NRP. RESULTS: There is some evidence that immunoglobulin G (IgG) and immunoglobulin M (IgM) antibody levels in RP cases were lower compared with NRP cases. The hypothesis of incomplete clearance aligns with these findings. The possibility of false negative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR test results during viral clearance is also plausible, as concentration of the viral ribonucleic acid (RNA) in nasopharyngeal and fecal swabs fluctuate below the limits of RT-PCR detection during virus clearance. The probability of reinfection was less likely to be the cause of retesting positive because of the low risk of exposure where cases observed a 14 day-quarantine after discharge. CONCLUSION: More studies are needed to better explain the immune response of recovered COVID-19 cases retesting positive after discharge.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».