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Enregistrement W4288064420

Seroprevalence of Sars-Cov-2 antibodies among eligible blood donors of Peshawar, Pakistan.

2022· article· en· W4288064420 sur OpenAlexaff
Muhammad Nisar Khan, Haleema Khan, Muhammad Shahzad, Muhammad Ibrahim, Muhammad Arif, Zeeshan Kibria, Usman Waheed, Noore Saba, Inayat Shah, Sumera, Yasar Mehmood Yousafzai

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeroprevalenceOdds ratioABO blood group systemLogistic regressionAntibodyPopulationSerologyPandemicImmunologyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: To determine the seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies and the associated risk factors among healthy blood donors from Peshawar Pakistan, during the second and third waves of the COVID-19 pandemic. METHODS: The study was conducted on 4047 healthy (with no history or symptoms of COVID-19) blood donors attending regional blood center Peshawar between Nov 2020 and June 2021. Demographic data was collected and donors were screened for the presence of anti-SARS-CoV-2 antibodies using electrochemiluminescence immunoassay (ECLIA). RESULTS: -value ≤0.0001). CONCLUSIONS: Seropositivity of SARS-CoV-2 antibodies among blood donors gradually increased during the second and third wave of the pandemic in Pakistan indicating a widespread prevalence of Covid-19 in the general population. Susceptibility to SARS-CoV-2 varies with ABO blood types, with blood group O associated with low risk of infection.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,241 · 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'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
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Résumé présentoui

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