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Enregistrement W4224265115 · doi:10.22541/au.165053425.54585615/v1

Virology and immune dynamics reveal high household transmission of ancestral SARS-CoV-2 strain

2022· preprint· en· W4224265115 sur OpenAlexaff
Shidan Tosif, Ebene R. Haycroft, Sohinee Sarkar, Zheng Quan Toh, Do Lien Anh-ha, Celeste M. Donato, Kevin J. Selva, Monsurul Hoq, Isabella Overmars, Jill Nguyen, Lai‐yang Lee, Vanessa Clifford, Andrew J. Daley, Francesa L. Mordant, Jodie McVernon, Kim Mulholland, Adrian J. Marcato, Miranda Z. Smith, Nigel Curtis, Sarah McNab, Richard Saffery, Katherine Kedzierska, Kanta Subarrao, David Burgner, Andrew C. Steer, Julie E. Bines, Philip Sutton, Paul V. Licciardi, Amy W. Chung, Melanie R. Neeland, Nigel W. Crawford

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Health and Medical Research CouncilNational Institutes of HealthChildren's Hospital FoundationRoyal Children's Hospital FoundationBurnet Institute
Mots-clésSalivaTransmission (telecommunications)AntibodySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Viral loadImmunologyVirologyRespiratory systemMedicineImmune systemSerologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyInternal medicineVirusDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Household studies are crucial for understanding the transmission of SARS-CoV-2 infection, which may be underestimated from PCR testing of respiratory samples alone. We aim to combine assessment of household mitigation measures; nasopharyngeal, saliva and stool PCR testing; along with mucosal and systemic SARS-CoV-2 specific antibodies, to comprehensively characterise SARS-CoV-2 infection and transmission in households. Methods Between March and September 2020, we obtained samples from 92 participants in 26 households in Melbourne, Australia, in a 4-week period following onset of infection with ancestral SARS-CoV-2 variants. Results The secondary attack rate was 36% (24/66) when using nasopharyngeal swab (NPS) PCR positivity alone. However, when respiratory and non-respiratory samples were combined with antibody responses in blood and saliva, the secondary attack rate was 76% (50/66). SARS-CoV-2 viral load of the index case and household isolation measures were key factors that determine secondary transmission. In 27% (7/26) of households, all family members tested positive by NPS for SARS-CoV-2 and were characterised by lower respiratory Ct-values than low transmission families (Median 22.62 vs 32.91; IQR 17.06 to 28.67 vs 30.37 to 34.24). High transmission families were associated with enhanced plasma antibody responses to multiple SARS-CoV-2 antigens and the presence of neutralising antibodies. Three distinguishing saliva SARS-CoV-2 antibody features were identified according to age (IgA1 to Spike 1, IgA1 to nucleocapsid protein (NP), suggesting that adults and children generate distinct mucosal antibody responses during the acute phase of infection. Conclusion Utilising respiratory and non-respiratory PCR testing, along with measurement of SARS-CoV-2 specific local and systemic antibodies, provides a more accurate assessment of infection within households and highlights some of the immunological differences in response between children and adults.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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