Serum C-Reactive Protein and Congestive Heart Failure as Significant Predictors of Herpes Zoster Vaccine Response in Elderly Nursing Home Residents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Elderly long-term care residents often exhibit a myriad of risk factors for immune dysfunction, including chronic inflammation and multiple comorbid conditions, which undoubtedly contribute to their enhanced susceptibility to infection. Hence, understanding the factors required for optimal vaccine responsiveness is critical. Methods: We examined 187 elderly nursing home residents (aged 80-102 years) and 50 community-dwelling seniors (aged 60-75 years) immunized with the live-attenuated varicella-zoster virus (VZV) vaccine. Specifically, we examined whether vaccine responsiveness was associated with serum C-reactive protein (CRP), tumor necrosis factor, interleukin 1β, 6, and 10, leukocyte telomere length, chronic disease status, and frailty. Results: Elderly participants had significantly higher levels of CRP, tumor necrosis factor, and interleukin 6 and shorter leukocyte telomere length. Vaccine responsiveness was inversely related to the CRP level in elderly participants, but not seniors, and those with congestive heart failure were less likely to achieve a 2-fold response (odds ratio, 0.08). The latter relationship is probably due to immunosenescence, because heart failure was associated with increased senescent CD4+ T cells, and reduced naive and effector and central memory CD8+ T cells. Conclusions: In summary, these data improve our understanding of vaccine responsiveness for those in long-term care, suggesting that certain risk factors are associated with a greater likelihood of vaccine failure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».