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Enregistrement W4280526151 · doi:10.1093/cid/ciac381

Protection of Messenger RNA Vaccines Against Hospitalized Coronavirus Disease 2019 in Adults Over the First Year Following Authorization in the United States

2022· article· en· W4280526151 sur OpenAlexfundno aff
Mark W. Tenforde, Wesley H. Self, Yuwei Zhu, Eric A. Naioti, Manjusha Gaglani, Adit A. Ginde, Kelly Jensen, H. Keipp Talbot, Jonathan D. Casey, Nicholas M. Mohr, Anne Zepeski, Tresa McNeal, Shekhar Ghamande, Kevin W. Gibbs, D. Clark Files, David N. Hager, Arber Shehu, Matthew E. Prekker, Heidi L. Erickson, Michelle N. Gong, Amira Mohamed, Nicholas J. Johnson, Vasisht Srinivasan, Jay S. Steingrub, Ithan D. Peltan, Samuel M. Brown, Emily T. Martin, Arnold S. Monto, Akram Khan, Catherine L. Hough, Laurence W. Busse, Caitlin ten Lohuis, Abhijit Duggal, Jennifer G. Wilson, Nida Qadir, Steven Y. Chang, Christopher Mallow, Carolina Rivas, Hilary M. Babcock, Jennie H. Kwon, Matthew C. Exline, Mena Botros, Adam S. Lauring, Nathan I. Shapiro, Natasha Halasa, James D. Chappell, Carlos G. Grijalva, Todd W. Rice, Ian D. Jones, William B. Stubblefield, Adrienne Baughman, Kelsey N. Womack, Jillian P. Rhoads, Christopher J. Lindsell, Kimberly W. Hart, Caitlin Turbyfill, Samantha M. Olson, Nancy L. Murray, Katherine Adams, Manish M. Patel

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenters for Disease Control and PreventionRegeneron PharmaceuticalsNational Institutes of HealthPfizerIncyteYork UniversitySociety of Hospital MedicineJanssen PharmaceuticalsUniversity of WashingtonCincinnati Children's Hospital Medical CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteCumberland PharmaceuticalsNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesUnited Therapeutics CorporationMedpaceAmerican Thoracic SocietyAgency for Healthcare Research and QualityAmerican Lung AssociationU.S. Department of DefenseSanofiGilead Sciences
Mots-clésMedicineInterquartile rangeVaccinationConfidence intervalOdds ratioInternal medicineConfoundingLogistic regressionImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) messenger RNA (mRNA) vaccines were authorized in the United States in December 2020. Although vaccine effectiveness (VE) against mild infection declines markedly after several months, limited understanding exists on the long-term durability of protection against COVID-19-associated hospitalization. METHODS: Case-control analysis of adults (≥18 years) hospitalized at 21 hospitals in 18 states 11 March-15 December 2021, including COVID-19 case patients and reverse transcriptase-polymerase chain reaction-negative controls. We included adults who were unvaccinated or vaccinated with 2 doses of a mRNA vaccine before the date of illness onset. VE over time was assessed using logistic regression comparing odds of vaccination in cases versus controls, adjusting for confounders. Models included dichotomous time (<180 vs ≥180 days since dose 2) and continuous time modeled using restricted cubic splines. RESULTS: A total of 10 078 patients were included, 4906 cases (23% vaccinated) and 5172 controls (62% vaccinated). Median age was 60 years (interquartile range, 46-70), 56% were non-Hispanic White, and 81% had ≥1 medical condition. Among immunocompetent adults, VE <180 days was 90% (95% confidence interval [CI], 88-91) versus 82% (95% CI, 79-85) at ≥180 days (P < .001). VE declined for Pfizer-BioNTech (88% to 79%, P < .001) and Moderna (93% to 87%, P < .001) products, for younger adults (18-64 years) (91% to 87%, P = .005), and for adults ≥65 years of age (87% to 78%, P < .001). In models using restricted cubic splines, similar changes were observed. CONCLUSIONS: In a period largely predating Omicron variant circulation, effectiveness of 2 mRNA doses against COVID-19-associated hospitalization was largely sustained through 9 months.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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