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Enregistrement W4296108255 · doi:10.3390/v14092039

SARS-CoV-2 Seroprevalence Study in Pediatric Patients and Health Care Workers Using Multiplex Antibody Immunoassays

2022· article· en· W4296108255 sur OpenAlexaff
Esther Prados de la Torre, Ignacio Obando, Marta Vidal, Beatriz de Felipe, Ruth Aguilar, Luís Izquierdo, Carlo Carolis, Peter Olbrich, Ana Capilla-Miranda, Pau Serra, Pere Santamaría, Pilar Blanco-Lobo, Gemma Moncunill, Manuel J. Rodríguez‐Ortega, Carlota Dobaño

Notice bibliographique

RevueViruses · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónJunta de AndalucíaGeneralitat de Catalunya
Mots-clésSeroprevalenceMedicineAntibodySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MultiplexImmunologySerologyInternal medicineDiseaseBiologyInfectious disease (medical specialty)Bioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 infection has become a global health problem specially exacerbated with the continuous appearance of new variants. Healthcare workers (HCW) have been one of the most affected sectors. Children have also been affected, and although infection generally presents as a mild disease, some have developed the Pediatric Inflammatory Multisystem Syndrome Temporally Associated with SARS-CoV-2 (PIMS-TS). We recruited 190 adults (HCW and cohabitants, April to June 2020) and 57 children (April 2020 to September 2021), of whom 12 developed PIMS-TS, in a hospital-based study in Spain. Using an in-house Luminex assay previously validated, antibody levels were measured against different spike and nucleocapsid SARS-CoV-2 proteins, including the receptor-binding domain (RBD) of the Alpha, Beta, Gamma, and Delta variants of concern (VoC). Seropositivity rates obtained from children and adults, respectively, were: 49.1% and 11% for IgG, 45.6% and 5.8% for IgA, and 35.1% and 7.3% for IgM. Higher antibody levels were detected in children who developed PIMS-TS compared to those who did not. Using the COVID-19 IgM/IgA ELISA (Vircell, S.L.) kit, widely implemented in Spanish hospitals, a high number of false positives and lower seroprevalences compared with the Luminex estimates were found, indicating a significantly lower specificity and sensitivity. Comparison of antibody levels against RBD-Wuhan versus RBD-VoCs indicated that the strongest positive correlations for all three isotypes were with RBD-Alpha, while the lowest correlations were with RBD-Delta for IgG, RBD-Gamma for IgM, and RBD-Beta for IgA. This study highlights the differences in antibody levels between groups with different demographic and clinical characteristics, as well as reporting the IgG, IgM, and IgA response to RBD VoC circulating at the study period.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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