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Enregistrement W4200118076 · doi:10.1093/ofid/ofab466.573

372. Detection of SARS-CoV-2 RNAemia in Deceased Tissue Donors

2021· article· en· W4200118076 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa A. Greenwald, Eduard Grebe, Valerie Green, Alyce Linthurst Jones, Philip T. F. Williamson, Michael P. Busch, Matthew J. Kuehnert

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineViremiaNucleic acid testAntibodySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)NatVirologyConfidence intervalTransmission (telecommunications)Internal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tissue donors are evaluated for communicable disease in order to minimize the risk of transmission to recipients. Although there are data suggesting SARS-CoV-2 viremia across a wide spectrum of illness, prevalence in deceased tissue donors and the potential for transplant transmission are unknown. Methods Eight tissue banks participated in a retrospective analysis of samples from eligible deceased tissue donors from Oct 2019 through June 2020, one participant in Canada and the remainder located in the United States. All four Census regions of the continental US and all major racial-ethnic groups were represented. EDTA or sodium citrate plasma aliquots were tested in singlicate with the Research Use Only Procleix SARS-CoV-2 Assay on the Procleix Panther System, which uses transcription-mediated nucleic acid amplification (TMA) technology for detection of the SARS-CoV-2 RNA. Plasma (or if unavailable, serum) aliquots were sent to Grifols for an alternate SARS-CoV-2 nucleic acid amplification (NAT) test to verify reactivity and also sent for antibody testing using the emergency use authorization Ortho VITROS Immunodiagnostic Products Anti-SARS-CoV-2 Total test. The VITROS assay uses immunometric technology for qualitative measurement of total antibody (IgG, IgA and IgM) to SARS-CoV-2. The proportion of donors with confirmed RNAemia (i.e., presence of SARS-CoV-2 RNA in plasma or serum) and 95% confidence intervals were computed. Results Of 3,455 donor samples with valid final results, 26 (0.76%) were initially positive for SARS-CoV-2 RNA; of these, 3 were confirmed by alternate NAT. Of donor samples collected in 2019 0.00% (95% CI: 0.00%,0.43%) were confirmed RNAemic, while of those collected in 2020, 0.12% (0.04%,0.34%) were confirmed RNAemic. One of 26 initial positive, and none of the three samples confirmed by alternate NAT, tested positive for anti-SARS-CoV-2 Spike antibodies by serology. Infectivity studies are pending on one sample with sufficient available volume. Conclusion The rate of SARS-CoV-2 RNAemia in deceased tissue donors is approximately 1 per 1,000, and it is unknown whether this RNAemia reflects the presence of infectious virus. Given these results, the risk of transmission through tissue is most likely to be low. Disclosures Melissa Greenwald, MD, Alamo Biologics (Consultant)Eurofins VRL Laboratories (Consultant)Right Cell Biologics (Consultant, Consultant Medical Director) Eduard Grebe, PhD, Gilead Sciences (Consultant)Sedia Biosciences Corporation (Consultant, Grant/Research Support)Vitalant (Employee) Alyce Linthurst Jones, PhD, LifeNet Health (Employee) Matthew Kuehnert, MD, American Association of Tissue Banks (Board Member)ICCBBA (Board Member)Musculoskeletal Transplant Foundation (Employee)

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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