The Duration, Dynamics, and Determinants of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) Antibody Responses in Individual Healthcare Workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) immunoglobulin G (IgG) antibody measurements can be used to estimate the proportion of a population exposed or infected and may be informative about the risk of future infection. Previous estimates of the duration of antibody responses vary. METHODS: We present 6 months of data from a longitudinal seroprevalence study of 3276 UK healthcare workers (HCWs). Serial measurements of SARS-CoV-2 anti-nucleocapsid and anti-spike IgG were obtained. Interval censored survival analysis was used to investigate the duration of detectable responses. Additionally, Bayesian mixed linear models were used to investigate anti-nucleocapsid waning. RESULTS: Anti-spike IgG levels remained stably detected after a positive result, for example, in 94% (95% credibility interval [CrI] 91-96%) of HCWs at 180 days. Anti-nucleocapsid IgG levels rose to a peak at 24 (95% CrI 19-31) days post first polymerase chain reaction (PCR)-positive test, before beginning to fall. Considering 452 anti-nucleocapsid seropositive HCWs over a median of 121 days from their maximum positive IgG titer, the mean estimated antibody half-life was 85 (95% CrI 81-90) days. Higher maximum observed anti-nucleocapsid titers were associated with longer estimated antibody half-lives. Increasing age, Asian ethnicity, and prior self-reported symptoms were independently associated with higher maximum anti-nucleocapsid levels and increasing age and a positive PCR test undertaken for symptoms with longer anti-nucleocapsid half-lives. CONCLUSIONS: SARS-CoV-2 anti-nucleocapsid antibodies wane within months and fall faster in younger adults and those without symptoms. However, anti-spike IgG remains stably detected. Ongoing longitudinal studies are required to track the long-term duration of antibody levels and their association with immunity to SARS-CoV-2 reinfection.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».