Frequency of positive anti-PF4/polyanion antibody tests after COVID-19 vaccination with ChAdOx1 nCoV-19 and BNT162b2
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination using the adenoviral vector COVID-19 vaccine ChAdOx1 nCoV-19 (AstraZeneca) has been associated with rare vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT). Affected patients test strongly positive in platelet factor 4 (PF4)/polyanion enzyme immunoassays (EIAs), and serum-induced platelet activation is maximal in the presence of PF4. We determined the frequency of anti-PF4/polyanion antibodies in healthy vaccinees and assessed whether PF4/polyanion EIA+ sera exhibit platelet-activating properties after vaccination with ChAdOx1 nCoV-19 (n = 138) or BNT162b2 (BioNTech/Pfizer; n = 143). In total, 19 of 281 participants tested positive for anti-PF4/polyanion antibodies postvaccination (All: 6.8% [95% confidence interval (CI), 4.4-10.3]; BNT162b2: 5.6% [95% CI, 2.9-10.7]; ChAdOx1 nCoV-19: 8.0% [95% CI, 4.5% to 13.7%]). Optical densities were mostly low (between 0.5 and 1.0 units; reference range, <0.50), and none of the PF4/polyanion EIA+ samples induced platelet activation in the presence of PF4. We conclude that positive PF4/polyanion EIAs can occur after severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 vaccination with both messenger RNA- and adenoviral vector-based vaccines, but many of these antibodies likely have minor (if any) clinical relevance. Accordingly, low-titer positive PF4/polyanion EIA results should be interpreted with caution when screening asymptomatic individuals after vaccination against COVID-19. Pathogenic platelet-activating antibodies that cause VITT do not occur commonly following vaccination.
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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) | 0,002 | 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 ».