Time Since Rituximab Treatment Is Essential for Developing a Humoral Response to COVID-19 mRNA Vaccines in Patients With Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to investigate (1) whether patients with rheumatic disease (RD) treated with rituximab (RTX) raise a serological response toward the coronavirus disease 2019 (COVID-19) mRNA vaccines, and (2) to elucidate the influence of time since the last RTX dose before vaccination on this response. METHODS: We identified and included 201 patients with RDs followed at the outpatient clinic at the Department of Rheumatology, Aarhus University Hospital, who had been treated with RTX in the period 2017-2021 and who had completed their 2-dose vaccination series with a COVID-19 mRNA vaccine. Total antibodies against the SARS-CoV-2 spike protein were measured on all patients and 44 blood donors as reference. RESULTS: We observed a time-dependent increase in antibody response as the interval from the last RTX treatment to vaccination increased. Only 17.3% of patients developed a detectable antibody response after receiving their vaccination ≤ 6 months after their previous RTX treatment. Positive antibody response increased to 66.7% in patients who had RTX 9-12 months before vaccination. All blood donors (100%) had detectable antibodies after vaccination. CONCLUSION: Patients with RDs treated with RTX have a severely impaired serological response toward COVID-19 mRNA vaccines. Our data suggest that the current recommendations of a 6-month interval between RTX treatment and vaccination should be reevaluated.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».