Humoral Immune Response to Influenza A(H1N1)pdm2009 in Patients with Natural Infection and in Vaccine Recipients in the 2009 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The 2009 pandemic H1N1 mainly affected adolescents and children, and most of the elderly in Japan escaped clinical illness. To clarify the role of humoral immunity in the infection, the time kinetics of hemagglutination inhibition (HI), neutralization (NT), and IgG subclass antibody response directed against influenza A(H1N1)pdm2009 were analyzed in three consecutive specimens obtained from 51 young adults and children (group 1) who contracted pandemic influenza and from 74 pediatric clinic employees (group 2) inoculated with pandemic monovalent vaccine. In group 1 patients, 6 and 30 patients had lower HI and NT antibody in the acute phase respectively. Thereafter, HI and NT antibody titers increased fourfold or more in 50 patients with peak response in the third specimens obtained four weeks after the onset. IgG1 in 45 patients, IgG3 in 18 patients, and IgG4 in 29 patients showed elevated responses. Forty (54%) and 70 (95%) subjects in group 2 had positive HI and NT antibodies in the prevaccination samples, with increased antibody responses in the follow-up peaking in the second specimens. Forty of those vaccinated had increased IgG1 responses peaking in the third specimens, whereas elevated IgG3 was observed in 22 recipients with the highest level in the second samples. IgG4 did not show any increase in subjects in group 2. A few participants showed an IgG2 response in both groups. An immunologically naive population contracted influenza with apparent clinical symptoms. However, already primed subjects through subclinical infection elicited the unique pattern of IgG subclass responses by vaccination, which differed from those of naive populations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».