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Enregistrement W3162558207 · doi:10.1371/journal.pone.0245031

The Biobanque québécoise de la COVID-19 (BQC19)—A cohort to prospectively study the clinical and biological determinants of COVID-19 clinical trajectories

2021· article· en· W3162558207 sur OpenAlexafffundabout
Simon Rousseau, Ma’n H. Zawati, Daniel Auld, Michaël Chassé, Daniel Coderre, Emilia Liana Falcone, Nicolas Gauthier, Nathalie Grandvaux, François Gros‐Louis, Carole Jabet, Yann Joly, Daniel E. Kaufmann, Catherine Laprise, Catherine Larochelle, François Maltais, Anne‐Marie Mes‐Masson, Alexandre Montpetit, Alain Piché, J. Brent Richards, Sze Man Tse, Alexis F. Turgeon, Gustavo Turecki, Donald C. Vinh, Han Ting Wang, Vincent Mooser

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontDouglas Mental Health University InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineJewish General HospitalSante MontrealCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMontreal Clinical Research InstituteUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité de MontréalFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalGenome CanadaCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanMcGill University Health CentreMcGill UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill Genome CentreUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalJewish General HospitalMcGill University Health CentrePublic Health Agency of CanadaMcGill UniversityGénome QuébecFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité du Québec à Chicoutimi
Mots-clésBiobankPandemicOutbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseMedicineVirologyBiologyBioinformaticsInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 infection causing the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been responsible for more than 2.8 million deaths and nearly 125 million infections worldwide as of March 2021. In March 2020, the World Health Organization determined that the COVID-19 outbreak is a global pandemic. The urgency and magnitude of this pandemic demanded immediate action and coordination between local, regional, national, and international actors. In that mission, researchers require access to high-quality biological materials and data from SARS-CoV-2 infected and uninfected patients, covering the spectrum of disease manifestations. The "Biobanque québécoise de la COVID-19" (BQC19) is a pan-provincial initiative undertaken in Québec, Canada to enable the collection, storage and sharing of samples and data related to the COVID-19 crisis. As a disease-oriented biobank based on high-quality biosamples and clinical data of hospitalized and non-hospitalized SARS-CoV-2 PCR positive and negative individuals. The BQC19 follows a legal and ethical management framework approved by local health authorities. The biosamples include plasma, serum, peripheral blood mononuclear cells and DNA and RNA isolated from whole blood. In addition to the clinical variables, BQC19 will provide in-depth analytical data derived from the biosamples including whole genome and transcriptome sequencing, proteome and metabolome analyses, multiplex measurements of key circulating markers as well as anti-SARS-CoV-2 antibody responses. BQC19 will provide the scientific and medical communities access to data and samples to better understand, manage and ultimately limit, the impact of COVID-19. In this paper we present BQC19, describe the process according to which it is governed and organized, and address opportunities for future research collaborations. BQC19 aims to be a part of a global communal effort addressing the challenges of COVID-19.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations71
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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