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Enregistrement W4386916022 · doi:10.1101/2023.09.19.23295775

Dimeric immunoglobulin A as a novel diagnostic marker of measles infection

2023· preprint· en· W4386916022 sur OpenAlexaff
Khayriyyah Mohd Hanafiah, Joanne Hiebert, Vanessa Zubach, Alberto Severini, David A. Anderson, Heidi E. Drummer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaslesRubellaVirologyMeasles virusImmunologySerologyVaccinationImmunoglobulin MAntibodyMorbillivirusBiologyMedicineImmunoglobulin G

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite tremendous measles incidence reduction through universal vaccination, elimination efforts rely on improved surveillance. Detection of anti-measles immunoglobulin M (IgM) by ELISA is the standard laboratory diagnostic method. However, true infection is rare and seroconversion following MMR vaccination also generates IgM, which results in low positive predictive values of assays in elimination settings, thus necessitating confirmatory testing. Improved diagnostic tests for measles infection are a World Health Organization (WHO) research priority. We investigated whether dimeric immunoglobulin A (dIgA), the predominant antibody produced in mucosal immunity, may be a marker of recent or acute measles infection. We examined a serological panel of confirmed measles infection (anti-measles IgM positives, n=50), and non-measles infection with rubella (n=36), roseola (n=40), chikungunya/dengue/zika (n=41), parvovirus (n=35) and other fever-rash illness of unknown cause (n=37). Sera were examined on a Micrommune anti-measles IgM, Euroimmun anti-measles virus lysate (VL) and nucleoprotein (NP) IgM kits. Assays were then modified to detect dIgA using an in-house protocol based on a recombinant chimeric secretory component protein and anti-secretory component monoclonal antibody. We observed significantly higher levels of anti-measles VL dIgA in measles samples than non-measles controls (p<0.001), and there was low correlation with IgM (R 2 : 0.01, p value:0.487). Unlike IgM, dIgA reactive to measles NP was not detected in most samples. Comparable diagnostic potential of anti-measles dIgA (AUC 0.920 - 0.945) to anti-measles IgM (AUC 0.986 – 0.995), suggests that dIgA may be a new blood-based marker of acute measles, independent of IgM, which merits further investigation and optimization.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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