The half-life of maternal transplacental antibodies against diphtheria, tetanus, and pertussis in infants: an individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
There are few reliable estimates of the half-lives of maternal antibodies to the antigens found in the primary series vaccines. We aimed to calculate the half-lives of passively acquired diphtheria, tetanus and pertussis (DTP) antibodies in infants. We aimed to determine whether decay rates varied according to country, maternal age, gestational age, birthweight, World Bank income classifications, or vaccine received by the mother during pregnancy. De-identified data from infants born to women taking part in 10 studies, in 9 countries (UK, Belgium, Thailand, Vietnam, Canada, Pakistan, USA, Guatemala and the Netherlands) were combined in an individual participant data meta-analysis. Blood samples were taken at two timepoints before any DTP-containing vaccines were received by the infant: at birth and at 2-months of age. Decay rates for each antigen were log2-transformed and a mixed effects model was applied. Half-lives were calculated by taking the reciprocal of the absolute value of the mean decay rates. Data from 1426 mother-infant pairs were included in the analysis. The half-lives of the 6 antigen-specific maternal antibodies of interest were similar, with point estimates ranging from 28.7 (95% CI: 24.4 – 35) days for tetanus toxoid antibodies to 35.1 (95% CI: 30.7 – 41.1) days for pertactin antibodies. The decay of maternal antibodies did not significantly differ by maternal age, gestational age, birthweight, maternal vaccination status or type of vaccine administered. Maternal antibodies decay at different rates for the different antigens; however, the magnitude of the difference is small. Decay rates are not modified by key demographic or vaccine characteristics.
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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) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».