People with HIV receiving suppressive antiretroviral therapy show typical antibody durability after dual COVID-19 vaccination, and strong third dose responses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Longer-term humoral responses to two-dose COVID-19 vaccines remain incompletely characterized in people living with HIV (PLWH), as do initial responses to a third dose. Methods: We measured antibodies against the SARS-CoV-2 spike protein receptor-binding domain, ACE2 displacement and viral neutralization against wild-type and Omicron strains up to six months following two-dose vaccination, and one month following the third dose, in 99 PLWH receiving suppressive antiretroviral therapy, and 152 controls. Results: Though humoral responses naturally decline following two-dose vaccination, we found no evidence of lower antibody concentrations nor faster rates of antibody decline in PLWH compared to controls after accounting for sociodemographic, health and vaccine-related factors. We also found no evidence of poorer viral neutralization in PLWH after two doses, nor evidence that a low nadir CD4+ T-cell count compromised responses. Post-third-dose humoral responses substantially exceeded post-second-dose levels, though anti-Omicron responses were consistently weaker than against wild-type.Nevertheless, post-third-dose responses in PLWH were comparable to or higher than controls. An mRNA-1273 third dose was the strongest consistent correlate of higher post-third-dose responses. Conclusion: PLWH receiving suppressive antiretroviral therapy mount strong antibody responses after two- and three-dose COVID-19 vaccination. Results underscore the immune benefits of third doses in light of Omicron.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».