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Enregistrement W4387905508 · doi:10.1186/s12014-023-09436-7

Validation of ANG-1 and P-SEL as biomarkers of post-COVID-19 conditions using data from the Biobanque québécoise de la COVID-19 (BQC-19)

2023· letter· en· W4387905508 sur OpenAlexafffund
Eric Yamga, Antoine Soulé, Alain Piché, Amin Emad, Madéleine Durand, Simon Rousseau

Notice bibliographique

RevueClinical Proteomics · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de SherbrookeMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthInstitute of Circulatory and Respiratory HealthFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Lung AssociationGénome QuébecPublic Health AgencyCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiobankBiomarker2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineInternal medicineBioinformaticsDiseaseVirologyBiologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quest for understanding and managing the long-term effects of COVID-19, often referred to as Long COVID or post-COVID-19 condition (PCC), remains an active research area. Recent findings highlighted angiopoietin-1 (ANG-1) and p-selectin (P-SEL) as potential diagnostic markers, but validation is essential, given the inconsistency in COVID-19 biomarker studies. Leveraging the biobanque québécoise de la COVID-19 (BQC19) biobank, we analyzed the data of 249 participants. Both ANG-1 and P-SEL levels were significantly higher in patients with PCC participants compared with control subjects at 3 months using the Mann-Whitney U test. We managed to reproduce and validate the findings, emphasizing the importance of collaborative biobanking efforts in enhancing the reproducibility and credibility of Long COVID research outcomes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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