Vaccine response following anti-CD20 therapy: a systematic review and meta-analysis of 905 patients
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to perform a systematic review of the literature on vaccine responsiveness in patients who have received anti-CD20 therapy. PubMed and EMBASE were searched up to 4 January 2021 to identify studies of vaccine immunogenicity in patients treated with anti-CD20 therapy, including patients with hematologic malignancy or autoimmune disease. The primary outcomes were seroprotection (SP), seroconversion (SC), and/or seroresponse rates for each type of vaccine reported. As the pandemic influenza vaccine (2009 H1N1) has standardized definitions for SP and SC, and represented a novel primary antigen similar to the COVID-19 vaccine, meta-analysis was conducted for SC of studies of this vaccine. Pooled estimates, relative benefit ratios (RBs), and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. Thirty-eight studies (905 patients treated with anti-CD20 therapy) were included (19 studies of patients with hematologic malignancies). Patients on active (<3 months since last dose) anti-CD20 therapy had poor responses to all types of vaccines. The pooled estimate for SC after 1 pandemic influenza vaccine dose in these patients was 3% (95% CI, 0% to 9%), with an RB of 0.05 (95% CI, 0-0.73) compared with healthy controls and 0.22 (95% CI, 0.09-0.56) compared with disease controls. SC compared with controls seems abrogated for at least 6 months following treatment (3-6 months post anti-CD20 therapy with an RB of 0.50 [95% CI, 0.24-1.06] compared with healthy and of 0.44 [95% CI, 0.23-0.84] compared with disease controls). For all vaccine types, response to vaccination improves incrementally over time, but may not reach the level of healthy controls even 12 months after therapy.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».