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Enregistrement W4412069594 · doi:10.3126/jaim.v14i1.81168

Comparison of Antibody Status Following COVID-19 Vaccination between SARS-Cov-2 Infected and Non-infected Healthcare Professionals of Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University (BSMMU), Bangladesh

2025· article· en· W4412069594 sur OpenAlexaff
Rimpi Romana, Forhadul Hoque Mollah, Tanha Waheed Brishti, Miliva Mozaffor, Abu Sadat Mohammad Nurunnabi, Ismet Zarin

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Internal Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Vaccination2019-20 coronavirus outbreakMedicineHealth careCross-sectional studyVirologyFamily medicineOutbreakPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Antibody developed through COVID-19 vaccination plays a vital role in combating further infection and suppressing pathogenesis of SARS-CoV-2. This study aims to observe the difference in antibody status between COVID-19 infected and non-infected healthcare professionals following two doses of COVID-19 vaccine. METHODS This cross-sectional, analytical study was conducted in the Department of Biochemistry and Molecular Biology of Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University (BSMMU), Dhaka, Bangladesh, between March 2021 and February 2022. A total of 70 adult participants (healthcare professionals) were included in this study from different departments of BSMMU Hospital. Study participants were categorized into two groups; each group had 35 participants. Group A includes healthcare professionals who were infected by SARS CoV-2 and later vaccinated by two doses of AstraZeneca COVID-19 vaccine, while Group B consists of those who were not infected by SARS CoV-2 but took two doses of AstraZeneca COVID-19 vaccine. We collected participants’ demographic profile and detailed history including co-morbidities and related test results in the data collection sheet. Serum IgG was assessed by chemiluminescent microparticle immunoassay method. RESULTS Serum IgG levels were found in group A as a median 2183.2 AU/ml with an IQR (inter quartile range) of 3852.0 AU/ml, while in group B, median was 624.7 AU/ml and IQR was 621.1 AU/ml (p<0.001). Moreover, participants having comorbidities also showed differences in IgG levels (group A median 2183.20 AU/ml, and IQR of 4095.70 AU/ml; group B median 624.70 AU/ml and IQR of 558.80 AU/ml) (p<0.001). Similarly, among participants with no comorbidities significant differences in IgG levels were observed (group A median 2394.45 AU/ml, and IQR 3450.73 AU/ml; group B median 653.10 AU/ml, and IQR 990.13 AU/ml) (p<0.001). CONCLUSION To conclude, antibody status (serum IgG levels) was found significantly higher in previously infected vaccinated group (group A) compared to non-infected vaccinated group (group B).

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,433 · 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
Publié2025
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