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Enregistrement W4206219594 · doi:10.3389/fimmu.2021.775420

Persistence of Anti-SARS-CoV-2 Antibodies in Long Term Care Residents Over Seven Months After Two COVID-19 Outbreaks

2022· article· en· W4206219594 sur OpenAlexafffundabout
Guadalein Tanunliong, Aaron C. Liu, Rohit Vijh, Tamara Pidduck, Jesse Kustra, Ana Márquez, Alex Choi, Meghan McLennan, Althea Hayden, Christy Kearney, Soren Gantt, Mel Krajden, Muhammad Morshed, Agatha N. Jassem, Inna Sekirov

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineBC Centre for Disease ControlUniversité de MontréalVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGenome British Columbia
Mots-clésOutbreakSerologySerostatusMedicineVirologyCoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AntibodyDemographyImmunologyInternal medicineVirusViral loadDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As part of the public health outbreak investigations, serological surveys were carried out following two COVID-19 outbreaks in April 2020 and October 2020 in one long term care facility (LTCF) in British Columbia, Canada. This study describes the serostatus of the LTCF residents and monitors changes in their humoral response to SARS-CoV-2 and other human coronaviruses (HCoV) over seven months. Methods: A total of 132 serum samples were collected from all 106 consenting residents (aged 54-102) post-first outbreak (N=87) and post-second outbreak (N=45) in one LTCF; 26/106 participants provided their serum following both COVID-19 outbreaks, permitting longitudinal comparisons between surveys. Health-Canada approved commercial serologic tests and a pan-coronavirus multiplexed immunoassay were used to evaluate antibody levels against the spike protein, nucleocapsid, and receptor binding domain (RBD) of SARS-CoV-2, as well as the spike proteins of HCoV-229E, HCoV-HKU1, HCoV-NL63, and HCoV-OC43. Statistical analyses were performed to describe the humoral response to SARS-CoV-2 among residents longitudinally. Findings: Survey findings demonstrated that among the 26 individuals that participated in both surveys, all 10 individuals seropositive after the first outbreak continued to be seropositive following the second outbreak, with no reinfections identified among them. SARS-CoV-2 attack rate in the second outbreak was lower (28.6%) than in the first outbreak (40.2%), though not statistically significant (P>0.05). Gradual waning of anti-nucleocapsid antibodies to SARS-CoV-2 was observed on commercial (median Δ=-3.7, P=0.0098) and multiplexed immunoassay (median Δ=-169579, P=0.014) platforms; however, anti-spike and anti-receptor binding domain (RBD) antibodies did not exhibit a statistically significant decline over 7 months. Elevated antibody levels for beta-HCoVs OC43 (P<0.0001) and HKU1 (P=0.0027) were observed among individuals seropositive for SARS-CoV-2 compared to seronegative individuals. Conclusion: Our study utilized well-validated serological platforms to demonstrate that humoral responses to SARS-CoV-2 persisted for at least 7 months. Elevated OC43 and HKU1 antibodies among SARS-CoV-2 seropositive individuals may be attributed to cross reaction and/or boosting of humoral response.

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)0,000
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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