Réponse immunitaire sérique chez les patients rétablis de la COVID-19 dont le résultat à un test subséquent est positif
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Des études comparant la réponse immunitaire de patients rétablis de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) dont le résultat à un test subséquent a été positif (TP) en utilisant la réaction en chaîne par polymérase après transcription inverse (RT-PCR) et celle de patients qui ont obtenu un résultat négatif (TN) à un test subséquent ont été utilisées pour étudier une relation possible entre la réponse immunitaire et le statut du nouveau test. Méthodes : Sept bases de données ont été consultées. Les critères de recherche comprenaient les études de cohorte et les études cas-témoins réalisées dans le monde entier et publiées avant le 9 septembre 2020. Ces études comparaient les taux sériques d’anticorps des cas de patients atteints de COVID-19 hospitalisés dont le résultat à un test après leur sortie de l’hôpital a été positif (TP) à ceux dont le résultat au test a été négatif (TN). Résultats : Certaines données indiquent que les taux d’immunoglobuline G (IgG) et d’immunoglobuline M (IgM) étaient plus faibles chez les patients dont le résultat à un test subséquent était positif que chez les patients dont le résultat au nouveau test était négatif. L’hypothèse d’une clairance incomplète cadre avec ces résultats. La possibilité d’obtenir des faux négatifs à l’épreuve d’amplification en chaîne par RT-PCR pendant la clairance virale est également plausible, car la concentration d’acide ribonucléique (ARN) viral dans les écouvillons nasopharyngés et fécaux fluctue en dessous des limites de détection de la RT-PCR pendant la clairance virale. La probabilité d’une réinfection était moins susceptible d’être la cause d’un nouveau résultat positif en raison du faible risque d’exposition lorsque les patients observaient une quarantaine de 14 jours après leur sortie de l’hôpital. Conclusion : D’autres études sont nécessaires pour mieux expliquer la réponse immunitaire des cas de patients rétablis de la COVID-19 dont le résultat à un test est positif après leur sortie de l’hôpital.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".