COVID-19 reinfections among naturally infected and vaccinated individuals
Notice bibliographique
Résumé
The protection against emerging SARS-CoV-2 variants by pre-existing antibodies elicited due to the current vaccination or natural infection is a global concern. We aimed to investigate the rate of SARS-CoV-2 infection and its clinical features among infection-naïve, infected, vaccinated, and post-infection-vaccinated individuals. A cohort was designed among icddr,b staff registered for COVID-19 testing by real-time reverse transcriptase-polymerase chain reaction (rRT-PCR). Reinfection cases were confirmed by whole-genome sequencing. From 19 March 2020 to 31 March 2021, 1644 (mean age, 38.4 years and 57% male) participants were enrolled; where 1080 (65.7%) were tested negative and added to the negative cohort. The positive cohort included 750 positive patients (564 from baseline and 186 from negative cohort follow-up), of whom 27.6% were hospitalized and 2.5% died. Among hospitalized patients, 45.9% had severe to critical disease and 42.5% required oxygen support. Hypertension and diabetes mellitus were found significantly higher among the hospitalised patients compared to out-patients; risk ratio 1.3 and 1.6 respectively. The risk of infection among positive cohort was 80.2% lower than negative cohort (95% CI 72.6-85.7%; p < 0.001). Genome sequences showed that genetically distinct SARS-CoV-2 strains were responsible for reinfections. Naturally infected populations were less likely to be reinfected by SARS-CoV-2 than the infection-naïve and vaccinated individuals. Although, reinfected individuals did not suffer severe disease, a remarkable proportion of naturally infected or vaccinated individuals were (re)-infected by the emerging variants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».