Effect of Vaccination Status on SARS-CoV-2 Antibody Levels in Gowa Regency Community, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 is a disease caused by infection with SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2). One of the body's immune responses to infection is to produce antibodies. Acute SARS-CoV-2 infection initiates cellular and humoral immune responses. The humoral immune response specifically generates antibodies against virus-specific antigens. Several factors influence the immune response, one of which is vaccination status. Therefore, this study aimed to determine and analyze the effect of vaccination status on SARS-CoV-2 antibody levels. Methods: An analytical observational study with a cross-sectional design involving 815 samples was conducted. The proportional random sampling technique was employed based on data obtained from the Seroepidemiology Survey. Data analysis was conducted using the STATA version 14.0 program with the Independent T-Test, Mann Whitney test, Kruskal Wallis test, and Multiple logistic regression. Results: The results showed that there was a significant relationship between the determinant variables of SARS-CoV-2 antibody levels based on gender (p=0.012), vaccination status (p=0.000), and COVID-19 infection history (p=0.000). Furthermore, the multivariate analysis indicated that vaccination status was the variable most associated with SARS-CoV-2 antibody levels (p = 0.010). The OR value = 0.16 < 1 and 95%CI (0.04-0.65) which did not contain a value of 1 suggested vaccination status to be a significant protective factor associated with SARS-CoV-2 antibody levels, with a probability value of 94.1%. Conclusion: The most influential variable on SARS-CoV-2 antibody levels in the Gowa Regency was vaccination status. Moreover, none of the variables measured were identified as confounding factors or showed interaction effects.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».