Antibody response to SARS-CoV-2 among individuals with IBD diminishes over time: a serosurveillance cohort study
Notice bibliographique
Résumé
We read with interest the highly impactful CLARITY IBD study that demonstrated a diminished serological response to SARS-CoV-2 in individuals with IBD receiving infliximab as compared with those receiving vedolizumab.1 We assessed the prevalence of antibodies to SARS-CoV-2 in patients with IBD and evaluated whether serological response to SARS-CoV-2 wanes over time following infection. Individuals with IBD from Calgary, Canada, were recruited from October 2020 to April 2021 and stratified into two cohorts: (1) serosurveillance (n=279) defined as those who were not previously diagnosed with COVID-19; and (2) COVID-19 recovered (n=45), defined as those with a molecular-confirmed diagnosis of SARS-CoV-2 infection via PCR. Serum was analysed using the Abbott Architect SARS-CoV-2 IgG antibody to the nucleocapsid protein. A positive antibody test was defined as an index signal/cut-off ≥1.4. The assay has been validated with 95% sensitivity and >99% specificity 12 days following symptom onset and correlates to neutralising antibodies.2 We assessed the proportion, with 95% CIs, of individuals with IBD who mounted an antibody response among those undergoing serosurveillance and following infection with SARS-CoV-2. In those diagnosed with COVID-19, we calculated the days from diagnosis to serological testing and developed a logistic regression model that assessed the effect of time from COVID-19 diagnosis to serology testing (before vs after 90 days) on nucleocapsid positive versus negative antibody; adjusted for age, sex and anti-tumour necrosis factor (TNF) usage. The baseline characteristics of the two cohorts are summarised in table 1. Among the serosurveillance cohort, 1.08% (95% CI 0.22 to …
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».