Effectiveness of a Fourth Dose of COVID-19 Vaccine among Long-Term Care Residents in Ontario, Canada: Test-Negative Design Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As of December 30, 2021, Ontario long-term care (LTC) residents who received a third dose of COVID-19 vaccine ≥84 days previously were offered a fourth dose to prevent a surge in COVID-19-related morbidity and mortality due to the Omicron variant. Methods We used a test-negative design and linked databases to estimate the marginal effectiveness (4 versus 3 doses) and vaccine effectiveness (VE; 2, 3, or 4 doses versus no doses) of mRNA vaccines among Ontario LTC residents aged ≥60 years who were tested for SARS-CoV-2 between December 30, 2021 and April 27, 2022. Outcome measures included any Omicron infection, symptomatic infection, and severe outcomes (hospitalization or death). Results We included 13,654 Omicron cases and 205,862 test-negative controls. The marginal effectiveness of a fourth dose (with 95% of fourth dose vaccine recipients receiving mRNA-1273) ≥7 days after vaccination versus a third dose received ≥84 days prior was 19% (95% Confidence Interval [CI], 12-26%) against infection, 31% (95%CI, 20-41%) against symptomatic infection, and 40% (95%CI, 24-52%) against severe outcomes. VE (compared to an unvaccinated group) increased with each additional dose, and for a fourth dose was 49% (95%CI, 43-54%), 69% (95%CI, 61-76%), and 86% (95%CI, 81-90%), against infection, symptomatic infection, and severe outcomes, respectively. Conclusions Our findings suggest that compared to a third dose received ≥84 days ago, a fourth dose improved protection against infection, symptomatic infection, and severe outcomes caused by Omicron among long-term care residents. Compared to unvaccinated individuals, fourth doses provide strong protection against severe outcomes, but the duration of protection remains unknown.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».