APHP専門家（COVID-HOP）におけるCOVID-19血清学的スクリーニング中の生物学的コレクションの確立 (COVID-HOP)

一次および二次エンドポイントで提起された質問に答えるために、生物学的コレクション (血清、血漿、DNA、RNA、単核細胞および尿) およびアンケートによる詳細なデータのコレクション (人口統計、臨床、ライフスタイル、 Assistance Public Hôpitaux de Paris (パリ、フランス) の病院エージェント (医療および非医療スタッフ) の SARS-CoV-2 の血清学的スクリーニング中のウイルスへの専門的な暴露、詳細な症状および合併症を伴う COVID-19 感染)。実行されます。 Assistance Public Hôpitaux de Paris の 5 つの病院に 4000 人の専門家。 研究の一環として、抗SRAS-CoV-2血清学は、最初の血清学および簡単なアンケート（治療、併存疾患、およびCOVID-19感染に関する最新情報）の6か月後（M6）および12か月後（M12）に監視されます。 ) は、これら 2 つの時点で満たされます。 注目すべきは、最初の血清学的スクリーニング中に包含を実行できなかった場合、その専門家は M6 に包含されるようにリコールされることです。

統計分析: 症候性 COVID + ステータスに独立して関連する決定要因の分析は、単変量および多変量ロジスティック回帰によって実行されます。 内部検証は、割引を伴う抽選 (ブートストラップ) の方法によって実行されます。 モデルのパフォーマンスには、キャリブレーション (グラフィカルな方法) と識別 (AUC) が含まれます。 バイオマーカー研究には、臨床変数を含む単変量解析、多変量解析 (ロジスティック回帰) による COVID + 症候性対無症候性状態との関連の研究が含まれます。 バイオマーカーの付加価値は、新しいバイオマーカーの有無にかかわらず臨床モデルの識別力を比較することによって研究されます。 最後に、COVID + の症状のある患者と無症候性の患者の不均一性の研究は、アーキタイプとして知られる機械学習の教師なし分析によって行われます。