Modeling the Long-term Persistence of Hepatitis A Antibody After a Two-Dose Vaccination Schedule in Argentinean Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term seroprotection data are essential for decision-making on the need and timing of vaccine boosters. Based on data from longitudinal serological studies, modeling can provide estimates on long-term antibody persistence and inform such decision-making. METHODS: We examined long-term anti-hepatitis A virus (anti-HAV) antibody persistence in Argentinean children ≤15 years after the initial study where they completed a 2-dose course of inactivated hepatitis A vaccine (Avaxim 80U Pediatric, Sanofi Pasteur, Lyon, France). Blood serum samples were taken at baseline, 2 weeks (post first dose), 6 months (pre-booster), 6.5 months (post-booster), 10 years and 14-15 years after first vaccine dose. We fitted 8 statistical model types, predominantly mixed effects models, to anti-HAV persistence data, to identify the most appropriate and best fitting models for our data set and to predict individuals' anti-HAV levels and seroprotection rates up to 30 years post vaccination. RESULTS: Fifty-four children (mean age at enrollment 30.4 months) were enrolled up to 15 years post first vaccine dose. There were 3 distinct periods of antibody concentration: rapid rise up to peak concentration post-booster, rapid decay from post-booster to 10 years, followed by slower decay. A 3-segmented linear mixed effects model was the most appropriate for the data set. Extrapolating based on the available 14-15-year follow-up, the analysis predicted that 88% of individuals anti-HAV seronegative prior to vaccination would remain seroprotected at 30 years post vaccination and lifelong seroprotection for vaccinees seropositive prior to vaccination. CONCLUSIONS: Currently available data demonstrate that Avaxim 80U Pediatric confers to most vaccinees a high level of seroprotection against hepatitis A infection for at least 20-30 years.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».