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Enregistrement W3193287429 · doi:10.1128/spectrum.00291-21

Pre-Vaccine Positivity of SARS-CoV-2 Antibodies in Alberta, Canada during the First Two Waves of the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3193287429 sur OpenAlexafffundabout
Carmen Charlton, Leonard T. Nguyen, Ashley Bailey, Jayne Fenton, Sabrina S. Plitt, Carol Marohn, Cheryl K. Lau, Deena Hinshaw, Christie Lutsiak, Kimberley Simmonds, Jamil N. Kanji, Nathan Zelyas, Nelson Lee, Michael Mengel, Graham Tipples

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of CalgaryMinistry of HealthAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Precision LaboratoriesGovernment of Alberta
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)SerologyVirologyPopulation2019-20 coronavirus outbreakMedicineDemographyAntibodyEnvironmental healthImmunologyOutbreakInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using SARS-CoV-2 serology testing, we assessed the proportion of people in Alberta, Canada (population 4.4 million) positive for COVID-19 antibodies, indicating previous infection, during the first two waves of the COVID-19 pandemic (prior to vaccination programs). Linking these results with sociodemographic population data provides valuable information as to which groups of the population are more likely to have been infected with the SARS-CoV-2 virus to help facilitate public health decision-making and interventions. We also compared seropositivity data with previous COVID-19 molecular testing results. Absence of antibody and molecular testing were highly correlated (95% negative concordance). Positive antibody correlation with a previous positive molecular test was low, suggesting the possibility of mild/asymptomatic infection or other reasons leading individuals from seeking medical attention. Our data highlight that the true estimate of population prevalence of COVID-19 is likely best informed by combining data from both serology and molecular testing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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