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Enregistrement W4213447301 · doi:10.1128/spectrum.01454-21

Evaluation of the Performance of a Multiplexed Serological Assay in the Detection of SARS-CoV-2 Infections in a Predominantly Vaccinated Population

2022· article· en· W4213447301 sur OpenAlexafffundabout
Michael Asamoah-Boaheng, David A. Goldfarb, Vilte Barakauskas, Tracy L Kirkham, Paul A. Demers, Mohammad Ehsanul Karim, Pascal M. Lavoie, Ana Márquez, Agatha N. Jassem, Sandra Jenneson, Christopher MacDonald, Brian Grunau

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of TorontoOccupational Cancer Research CentreSt. Paul's HospitalIsland HealthPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCGovernment of CanadaCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Children's Hospital
Mots-clésSerologyMedicineSeroprevalenceVaccinationSeroconversionPopulationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyInternal medicineAntibodyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among a cohort of adult paramedics in Canada, we investigated the performance of nucleocapsid (N) antibody detection (measured with a V-PLEX assay) to identify previous COVID-19 infections and compared differences among vaccinated and unvaccinated. Our data indicate that vaccinated and unvaccinated groups require different thresholds to achieve optimal test performance, especially for detecting COVID-19 within the preceding 9 months. Overall, specificity was significantly higher among unvaccinated, compared to vaccinated individuals.

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)0,003
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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