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Enregistrement W4206967827 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.469

P342 Trans-continental analysis of over, 2000 Inflammatory Bowel Disease patients implicates geography, disease type, and exposure to immunosuppression as drivers of SARS-CoV-2 seroprevalence: data from the ICARUS-IBD Consortium

2022· article· en· W4206967827 sur OpenAlexaffabout
Shin Yee Wong, Drew Helmus, Lucy Marlow, Vicky Martinez Pazos, Stacey Brann, Judith Wellens, Saurabh Kedia, Joyce Wing Yan Mak, Daniel Bergemalm, Marjorie Argollo, Cyrla Zaltman, Flávio Steinwurz, David T. Rubin, Matthieu Allez, Jonas Halfvarson, María T. Abreu, J Lindsay, Usha Dutta, Mark S. Silverberg, Siew C. Ng, Vineet Ahuja, Kenji Watanabe, Séverine Vermeire, J F Colombel, Jack Satsangi

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroprevalenceMedicineVaccinationSerologyInflammatory bowel diseaseInternal medicineAntibodyIncidence (geometry)ConcordanceImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background IBD patients on immune-modulatory therapies are considered high-risk for SARS-CoV-2 infection. Direct comparisons of serological responses to SARS-CoV-2 infection in IBD patients across different continents and medications are lacking. We performed SARS-CoV-2 sero-surveillance of IBD patients prior to vaccination at seven large tertiary centres in Asia, Europe, and North America. Methods Clinical data and sera were collected from, 2,213 IBD patients receiving routine care at institutions in Belgium, Canada, Hong Kong, India, Japan, the United Kingdom, and the United States between, 26 May, 2020 and, 24 September, 2021 (Table, 1). Sera were taken prior to vaccination. Clinical data were collected through patient questionnaires and medical records. Antibody reactivity to the SARS-CoV-2 spike protein was assessed using the Roche SARS-CoV-2 anti-spike total antibody and/or Siemens Healthineers COV2T anti-spike total antibody assays, which showed, 99.4% concordance. Univariate analysis was performed to evaluate association between individual variables and sero-status. Results The pre-vaccination seroprevalence of antibodies to SARS-CoV-2 in IBD patient varied widely according to location from, 0% in Hong Kong to, 57.9% in New Delhi, India (p<0.001). Rates in Europe and North America were similar (range, 3.57%-8.94%). Overall, SARS-CoV-2 seroprevalence appears to be equal to or less than local populations (Table, 2). Seroprevalence rates were associated with IBD type (7.8% CD, 12.4% UC, 15% IBD-U, p<0.001), smoking status (p<0.001), and history of COVID diagnosis (p<0.001) or COVID hospitalization (p=0.001), and any IMM (p<0.001). (Table, 3). Whilst there were no significant differences in seroprevalence between patients receiving infliximab (IFX), vedolizumab (VDZ), and ustekinumab (UST), antibody levels were attenuated in patients on IFX monotherapy and combination therapy (both p=0.002) and VDZ (p=0.02), compared with no medications (Figure 1). Conclusion We confirm in diverse poulations that exposure to biologics or immunomodulators, type of disease, and smoking status are associated with seroprevalence and antibody levels. We show for the first time the dominant influence of geographical location on sero-status in these patients. These observations should be considered as we look towards post-vaccination data to help stratify patients for clinical guidelines on SARS-CoV-2 vaccination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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