Additional file 1 of Low detection rate of RT-PCR-confirmed COVID-19 using IgM/IgG rapid antibody tests in a large community sample in Lima, Peru
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1. Table S1. Reported symptoms of all participants with sample collected (and tested) for serologic antibody test on same day as sample that resulted in RT-PCR positive for SARS-CoV-2 (n=492); no symptom duration outliers excluded. Table S2. Reported symptoms of all participants with sample collected (and tested) for serologic antibody test on same day as sample that resulted in RT-PCR positive for SARS-CoV-2 (n=492); mild and extreme symptom duration outliers excluded. Table S3. Sensitivity of the rapid antibody test# by symptom duration and outlier exclusion criteria. Fig. S1. Plots of antibody test sensitivity against the number of weeks since onset of symptoms among those who reported at least one symptom before testing, using the RT-PCR test as the reference, stratified by the types of outliers excluded in the analysis: extreme outliers, which were defined as persons whose time since symptom onset was longer than the third quartile plus 3 times the interquartile range (IQR, defined as the difference between the first and third quartile of the reported times since onset for a given symptom); mild outliers were those beyond the third quartile plus 1.5 times the IQR); or no outliers excluded. The circles show the crude estimated sensitivity and the error bars show the Wilson’s score 95% confidence intervals. The plotted lines are the fitted segmented linear regressions for the rapid antibody tests. Table S4. Segmented regression analyses of antibody test sensitivity by weeks since symptom onset, by symptom duration outlier exclusion criteria. Table S5. Overall antibody test sensitivity* per week since symptom onset for common symptoms. Table S6.Segmented regression analyses of antibody test sensitivity versus weeks since symptom onset, by symptom.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,662 | 0,044 |
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 ».