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Enregistrement W2582044360 · doi:10.1182/blood.v116.21.3110.3110

The Pandemic H1N1 Influenza Vaccine Results In Low Rates of Seroconversion In Patients with Hematological Malignancies

2010· article· en· W2582044360 sur OpenAlexaff
Katherine Monkman, James B. Mahony, Alejandro Lazo‐Langner, Benjamin Chin‐Yee, Leonard Minuk

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationSeroconversionTiterInfluenza vaccineInternal medicinePandemicPopulationImmunologyAntibodyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 3110 Background: Patients with hematological malignancies are at increased risk of influenza and its complications. However, evidence for the efficacy of influenza vaccination in this population is limited and contradictory [Pollyea et al., J Clin Oncol. 2010]. The adjuvanted pandemic H1N1 vaccine has been shown to be highly effective in healthy adults, with reported rates of seroprotection and seroconversion of over 90% [Plennevaux et al., Lancet 2010]. We sought to determine whether patients being treated for hematological malignancies were able to mount a protective antibody response to the H1N1 pandemic influenza vaccine. Methods: Patients being treated for hematological malignancies at the London Regional Cancer Program during the 2009–2010 influenza season were invited to participate. Patients who had received the vaccine prior to the commencement of the study in November 2009 were excluded. Pre-vaccination plasma samples were collected in November 2009, and post-vaccination samples were collected from January through March 2010. At the time of second sample collection, patients were asked to complete a questionnaire asking if and when they had received the H1N1 influenza vaccine. Plasma samples from patients who elected not to be vaccinated formed a control group. Antibody titration was performed by the hemagglutinin inhibition test. Our primary outcome was the rate of seroconversion, as defined by a fourfold increase in antibody titres. We also measured geometric mean titres (GMT), geometric mean titre ratios, (GMTR, defined as the ratio of the post-vaccination titre to the pre-vaccination titre), and rates of seroprotection (titre ≥ 1:80). Statistical analysis was done using Mann-Whitney U, chi-squared, or Fisher's Exact Tests, as appropriate. Results: Sixty-two patients received the H1N1 vaccine and 41 patients chose not to be vaccinated. The rate of seroconversion among vaccinated patients was 21%, which was significantly higher than that in unvaccinated patients (0%) and significantly lower than that in healthy individuals. The GMTR was significantly higher in the vaccinated group than the unvaccinated group (2.2 ± 2.5 vs. 1.2 ± 0.6, p = 0.041). There were no significant differences in the geometric mean titres or the rates of seroprotection between the vaccinated and unvaccinated groups. Of the 46 patients on active chemotherapy who received the vaccine, 10 (22%) seroconverted and 16 (35%) mounted seroprotective titres. Of the 12 patients on active Rituximab who received the vaccine, 2 (17%) seroconverted and 4 (33%) mounted seroprotective titres. There were no significant differences in the rates of seroconversion and seroprotection between patients on or off chemotherapy or between patients on or off Rituximab. Conclusions: Only 21% of patients with hematological malignancies were able to produce a fourfold increase in antibody titres in response to the H1N1 influenza vaccine, a rate significantly lower than that previously reported for healthy patients. We were unable to identify any clinical factors predictive of a response to the vaccine. Physicians should be aware that patients with hematological malignancies are less likely to receive protection from the influenza vaccine, and should consider alternate strategies to minimize the morbidity and mortality from influenza in this population. Larger studies are indicated to confirm these results. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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