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Enregistrement W4404310483 · doi:10.1038/s41598-024-76946-1

The disappearing COVID-Naïve Population and comparative Roche vs. Abbott Test sensitivity: evidence from antibody seroprevalence in Milwaukee County, Wisconsin

2024· article· en· W4404310483 sur OpenAlexaff
Lorenzo Franchi, Vladimir A. Atanasov, Mark Stake, Garrett Bates, Kristen Osinski, John Meurer, Bernard S. Black

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésSeroprevalenceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePopulationVirologyAntibodyDemographyEnvironmental healthImmunologyInternal medicineSerologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the prevalence of SARS-CoV-2 antibodies in a diverse population in Milwaukee County, Wisconsin from May 2021 to June 2022. We find that 99.4% (523/526) of the participants had positive results for antibodies to the SARS CoV2 spike protein over April-June 2022, soon after the early-2022 Omicron surge. Positive tests for spike protein antibodies were very high (86%; 19/22) even among unvaccinated persons who reported no knowledge of prior infection. Thus, by mid-2022, almost all persons were no longer COVID-naïve, defined as vaccination, infection (often without symptoms), or both. Nucleocapsid antibody tests, especially the Abbott test, were far less sensitive than spike protein tests, and Abbott test sensitivity faded with time since infection. Thus, studies which rely on nucleocapsid tests will understate prior infection rates. We also report large sample evidence on the performance of the Abbott and Roche spike and nucleocapsid protein tests in capturing prior vaccination, infection, or both. The Roche spike protein test outperforms the Abbott spike test, and the Roche nucleocapsid test greatly outperforms the Abbott nucleocapsid test.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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