Hematological parameters to predict post-COVID-19 immune response, and the development of reaching herd immunity. A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Here we conducted this study to find the changes in the hematological parameters of healthy individuals that can predict their immune status, also this study aims to find out whether herd immunity against COVID-19 is developing or not in the Pakistani population. Methods: A comparative cross-sectional study of 210 healthy individuals was conducted. All individuals were divided into three groups i.e IgG positive, IgG negative, and IgG and IgM both positive based on ELISA results. Data analysis was done by SPSS version 25 for windows. Results: A statistically significant effect was found among the three groups in terms of mean hemoglobin level, mean hematocrit, mean corpuscular hemoglobin concentration, mean red blood cells count, RDW-CV, mean lymphocyte, mean neutrophil, mean eosinophils, and mean basophil. The study also showed that 52.8% (n=74) had neither taken vaccination nor had any history of previous covid infection but still their antibodies were positive. Conclusion: There was a statistically significant difference among hematological parameters between immune and nonimmune groups and can predict the covid immune status also the study predicted that herd immunity against COVID-19 is developing in Pakistan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».