Vaccine Effectiveness Against SARS-CoV-2 Infection and Severe Outcomes in the Maintenance Dialysis Population in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccination studies in the hemodialysis population have demonstrated decreased antibody response compared with healthy controls, but vaccine effectiveness for preventing SARS-CoV-2 infection and severe disease is undetermined. METHODS: We conducted a retrospective cohort study in the province of Ontario, Canada, between December 21, 2020, and June 30, 2021. Receipt of vaccine, SARS-CoV-2 infection, and related severe outcomes (hospitalization or death) were determined from provincial health administrative data. Receipt of one and two doses of vaccine were modeled in a time-varying cause-specific Cox proportional hazards model, adjusting for baseline characteristics, background community infection rates, and censoring for non-COVID death, recovered kidney function, transfer out of province, solid organ transplant, and withdrawal from dialysis. RESULTS: =2901, 26%); median time between the first and second dose was 36 days (IQR 28-51). The adjusted hazard ratio (HR) for SARS-CoV-2 infection and severe outcomes for one dose compared with unvaccinated was 0.59 (95% CI, 0.46 to 0.76) and 0.54 (95% CI, 0.37 to 0.77), respectively, and for two doses compared with unvaccinated was 0.31 (95% CI, 0.22 to 0.42) and 0.17 (95% CI, 0.1 to 0.3), respectively. There were no significant differences in vaccine effectiveness among age groups, dialysis modality, or vaccine type. CONCLUSIONS: COVID-19 vaccination is effective in the dialysis population to prevent SARS-CoV-2 infection and severe outcomes, despite concerns about suboptimal antibody responses.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».