Determining the optimal SARS-CoV-2 mRNA vaccine dosing interval for maximum immunogenicity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Emerging evidence indicates that longer SARS-CoV-2 vaccine dosing intervals results in an enhanced immune response. However, the optimal vaccine dosing interval for achieving maximum immunogenicity is unclear. Methods This study included samples from adult paramedics in Canada who received two doses of either BNT162b2 or mRNA-1273 vaccines and provided blood samples 6 months (170 to 190 days) after the first vaccine dose. The main exposure variable was vaccine dosing interval (days), categorized as “ short ” (first quartile), “ moderate ” (second quartile), “ long ” (third quartile), and “ longest” interval (fourth quartile). The primary outcome was total spike antibody concentrations, measured using the Elecsys SARS-CoV-2 total antibody assay. Secondary outcomes included: spike and RBD IgG antibody concentrations, and inhibition of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE-2) binding to wild-type spike protein and several different Delta variant spike proteins. We fit a multiple log-linear regression model to investigate the association between vaccine dosing intervals and the antibody concentrations. Results A total of 564 adult paramedics (mean age 40 years, SD=10) were included. Compared to “short interval” (≤30 days), higher dosing interval quartiles ( moderate : 31-38 days; long : 39-73 days and longest : ≥74 days) were all associated with increased Elescys spike total antibody concentration. Compared to the short interval, “ long ” and “ longest ” interval quartiles were associated with higher spike and RBD IgG antibody concentrations. Similarly, increasing dosing intervals increased inhibition of ACE-2 binding to viral spike protein, regardless of the vaccine type. Conclusion Increased mRNA vaccine dosing intervals longer than 30 days result in higher levels of circulating antibodies and viral neutralization when assessed at 6 months.
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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) | 0,001 | 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 ».