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Enregistrement W4377821172 · doi:10.2196/43344

The Kinetics of Anti–SARS-CoV-2 Antibodies in Pediatric Patients and the Characterization of Post–COVID-19 Condition at 6 Months After Infection: Protocol for a Longitudinal Observational Study

2023· article· en· W4377821172 sur OpenAlexvenueno aff
Eggi Arguni, Fatia Murni Chamida, Ratni Indrawanti, Desy Rusmawatiningtyas, Yunika Puspa Dewi, Ida Safitri Laksanawati

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibodyObservational studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PediatricsImmunologyProspective cohort studyDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Data regarding the kinetics of anti-SARS-CoV-2 antibodies and information about post-COVID-19 condition (colloquially known as "long COVID") in children are scarce, especially in low-income countries. Even though cases of COVID-19 in children are less prevalent than adults, post-COVID-19 condition cases in children are high and have a burden that may impact their growth and development. There are other features of antibody kinetics in connection with SARS-CoV-2 infection that are yet unknown as of this writing, especially in children following infection. Furthermore, the long-term results, risk factors, and underlying pathophysiology are still uncertain. To better understand post-COVID-19 condition in children, it is necessary to further investigate the impact of clinically significant factors such multisystem inflammatory syndrome and disease severity among hospitalized survivors through their SARS-CoV-2 antibody response. OBJECTIVE: We aim to analyze anti-receptor-binding domain SARS-CoV-2 immunoglobulin G antibodies over time and characterize the signs and symptoms of post-COVID-19 condition in pediatric patients at the time of diagnosis and at 2 weeks and 1, 3, and 6 months following infection. METHODS: This is a longitudinal observational study in Indonesia. Pediatric patients diagnosed with COVID-19 by positive molecular assay using nasopharyngeal swab will be tested for anti-SARS-CoV-2 antibodies using the Roche Elecsys Anti-SARS-CoV-2 S assay at the time of diagnosis and at 2 weeks and 1, 3, and 6 months following infection. Antibody titer data will be reported as means and SDs. The respondents' signs and symptoms will be observed up to 6 months after the onset of infection, including the vaccination event, reinfection, rehospitalization, and mortality. The clinical features will be reported as frequencies and percentages. RESULTS: Participant enrollment began in February 2022. As of September 30, 2022, a total of 58 patients were enrolled. After data collection, results are expected to be analyzed in August 2023. CONCLUSIONS: This study will allow us to know the kinetics of anti-receptor-binding domain SARS-CoV-2 immunoglobulin G antibodies and data regarding post-COVID-19 condition up to 6 months following infection in the Indonesian pediatric population. Furthermore, this study has the potential to serve as a foundation for government decisions about vaccination programs and prevention measures. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/43344.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,318 · 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
GenreProtocole

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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