The Protection of Naturally Acquired Antibodies Against Subsequent SARS-CoV-2 Infection: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The specific antibodies induced by SARS-CoV-2 infection may provide protection against a subsequent infection. However, the efficacy and duration of protection provided by naturally acquired immunity against subsequent SARS-CoV-2 infection remain controversial. We systematically searched for the literature describing COVID-19 reinfection published before 07 February 2022. The outcomes were the pooled incidence rate ratio (IRR) for estimating the risk of subsequent infection. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of the included studies. Statistical analyses were conducted using the R programming language 4.0.2. We identified 19 eligible studies including more than 3.5 million individuals without the history of COVID-19 vaccination. The efficacy of naturally acquired antibodies against reinfection was estimated at 84% (pooled IRR = 0.16, 95% CI: 0.14-0.18), with higher efficacy against symptomatic COVID-19 cases (pooled IRR = 0.09, 95% CI = 0.07-0.12) than asymptomatic infection (pooled IRR = 0.28, 95% CI = 0.14-0.54). In the subgroup analyses, the pooled IRRs of COVID-19 infection in health care workers (HCWs) and the general population were 0.22 (95% CI = 0.16-0.31) and 0.14 (95% CI = 0.12-0.17), respectively, with a significant difference (P = 0.02), and those in older (over 60 years) and younger (under 60 years) populations were 0.26 (95% CI = 0.15–0.48) and 0.16 (95% CI = 0.14-0.19), respectively. The risk of subsequent infection in the seropositive population appeared to increase slowly over time. In conclusion, naturally acquired antibodies against SARS-CoV-2 can significantly reduce the risk of subsequent infection, with a protection efficacy of 84%.Registration number: CRD42021286222
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».