Adalimumab and Infliximab Impair SARS-CoV-2 Antibody Responses: Results from a Therapeutic Drug Monitoring Study in 11 422 Biologic-Treated Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Infliximab attenuates serological responses to SARS-CoV-2 infection. Whether this is a class effect, or if anti-tumour necrosis factor [anti-TNF] level influences serological responses, remains unknown. METHODS: Seroprevalence and the magnitude of SARS-CoV-2 nucleocapsid antibody responses were measured in surplus serum from 11 422 (53.3% [6084] male; median age 36.8 years) patients with immune-mediated inflammatory diseases, stored at six therapeutic drug monitoring laboratories between January 29 and September 30, 2020. Data were linked to nationally held SARS-CoV-2 PCR results to July 11, 2021. RESULTS: Rates of PCR-confirmed SARS-CoV-2 infection were similar across treatment groups. Seroprevalence rates were lower in infliximab- and adalimumab- than vedolizumab-treated patients (infliximab: 3.0% [178/5893], adalimumab: 3.0% [152/5074], vedolizumab: 6.7% [25/375], p = 0.003). The magnitude of SARS-CoV-2 reactivity was similar in infliximab- vs adalimumab-treated patients (median 4.30 cut-off index [COI] [1.94-9.96] vs 5.02 [2.18-18.70], p = 0.164), but higher in vedolizumab-treated patients (median 21.60 COI [4.39-68.10, p < 0.004). Compared to patients with detectable infliximab and adalimumab drug levels, patients with undetectable drug levels [<0.8 mg/L] were more likely to be seropositive for SARS-CoV-2 antibodies. One-third of patients who had PCR testing prior to antibody testing failed to seroconvert, all were treated with anti-TNF. Subsequent positive PCR-confirmed SARS-CoV-2 was seen in 7.9% [12/152] of patients after a median time of 183.5 days [129.8-235.3], without differences between drugs. CONCLUSION: Anti-TNF treatment is associated with lower SARS-CoV-2 nucleocapsid seroprevalence and antibody reactivity when compared to vedolizumab-treated patients. Higher seropositivity rates in patients with undetectable anti-TNF levels support a causal relationship, although confounding factors, such as combination therapy with a immunomodulator, may have influenced the results.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».