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Enregistrement W4296782706 · doi:10.1128/spectrum.02811-22

Utilization of the Abbott SARS-CoV-2 IgG II Quant Assay To Identify High-Titer Anti-SARS-CoV-2 Neutralizing Plasma against Wild-Type and Variant SARS-CoV-2 Viruses

2022· article· en· W4296782706 sur OpenAlexafffundabout
Yi-Chan Lin, David H. Evans, Ninette F. Robbins, Guillermo Orjuela, Queenie Hu, Reuben Samson, Kento T. Abe, Bhavisha Rathod, Karen Colwill, Anne‐Claude Gingras, Ashleigh R. Tuite, Qilong Yi, Sheila F. O’Brien, Steven J. Drews

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversity of TorontoCanadian Blood ServicesLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsGovernment of Canada
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TiterFood and drug administration2019-20 coronavirus outbreakConvalescent plasmaMedicinePandemicVirusPharmacologyInfectious disease (medical specialty)Internal medicineDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) assays to qualify CCP in Canada. Since that time, the Abbott SARS-CoV-2 IgG II Quant assay (Abbott, Chicago IL) was developed for the qualitative and quantitative determination of IgG against the SARS-CoV-2. Here, we characterized the ability of the Abbott SARS-CoV-2 IgG II Quant assay to identify high- and low-titer plasma for wild-type and variant (Alpha, Beta, Gamma, and Delta) SARS-CoV-2.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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