Immunologically relevant aspects of the new COVID-19 vaccines—an ÖGAI (Austrian Society for Allergology and Immunology) and AeDA (German Society for Applied Allergology) position paper
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The vaccines against the coronavirus disease 2019 (COVID-19) approved in the European Union represent a decisive step in the fight against the pandemic. The application of these available vaccines to patients with pre-existing immunological conditions leads to a multitude of questions regarding efficacy, side effects and the necessary patient information. RESULTS: This review article provides insight into mechanisms of action of the currently available severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) vaccines and summarises the current state of science as well as expert recommendations regarding tolerability of the vaccines. In addition, the potential to develop protective immune responses is determined. A special focus is given on patients under immunosuppression or in treatment with immunomodulatory drugs. Special groups of the population such as children, pregnant women and the elderly are also considered. CONCLUSION: Despite the need for a patient-specific risk-benefit assessment, the consensus among experts is that patients with immunological diseases in particular benefit from the induced immune protection after COVID-19 vaccination and do not have an increased risk of side effects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».