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Enregistrement W4281803810 · doi:10.1503/cmaj.211881-f

Différences d’immunogénicité des vaccins anti-SRAS-CoV-2 mRNA-1273 (Moderna) et BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) chez les patients dialysés

2022· article· fr· W4281803810 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin Yau, Christopher T. Chan, Kento T. Abe, Yidi Jiang, Mohammad Atiquzzaman, Sarah Mullin, Ellen Shadowitz, Lisa Liu, Ema Kostadinovic, Tatjana Sukovic, Anny Gonzalez, Margaret McGrath‐Chong, Matthew J. Oliver, Jeffrey Perl, Jerome A. Leis, Shelly Bolotin, Vanessa Tran, Adeera Levin, Peter G. Blake, Karen Colwill, Anne‐Claude Gingras, Michelle Hladunewich

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte: Les différences d’immunogénicité entre les vaccins anti-SRAS-CoV-2 à ARNm n’ont pas été bien caractérisées chez les patients hémodialysés. Nous avons comparé la réponse sérologique chez les patients sous hémodialyse après la vaccination contre le SRAS-CoV-2 au moyen des vaccins BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) et mRNA-1273 (Moderna). Méthodes: Nous avons procédé à une étude de cohorte observationnelle et prospective dans 2 centres universitaires de Toronto, au Canada, du 2 février au 20 juillet 2021, et avons inclus 129 et 95 patients qui ont reçu respectivement les vaccins anti-SRAS-CoV-2 BNT162b2 et mRNA-1273. Nous avons mesuré les taux d’anticorps IgG dirigés contre la protéine S (anti-S), contre le domaine de liaison au récepteur (ou RBD, pour receptor-binding domain [anti-RBD]) et contre la protéine de la nucléocapside (anti-N) du SRAS-CoV-2 6–7) puis 12 semaines après la deuxième dose de vaccin et nous avons comparé ces taux aux taux médians d’anticorps présents dans le sérum de 211 témoins convalescents qui avaient déjà contracté le SRAS-CoV-2. Résultats: Six à 7 semaines après la deuxième dose de vaccin, nous avons constaté que 51 patients sur 70 (73 %) ayant reçu le BNT162b2 et 83 patients sur 87 (95 %) ayant reçu le mRNA-1273, ont obtenu des taux équivalents à ceux du sérum de convalescents pour ce qui est de l’anticorps anti-S (p < 0,001). Chez ceux qui ont reçu le BNT162b2, 35 sur 70 (50 %) ont atteint le taux du sérum de convalescents pour l’anti-RBD, contre 69 sur 87 (79 %) de ceux qui ont reçu le mRNA-1273 (p < 0,001). Douze semaines après la deuxième dose, les taux d’anti-S et d’anti-RBD étaient significativement moindres chez les patients ayant reçu le BNT162b2 que chez ceux qui avaient reçu le mRNA-1273. Pour l’anti-S, 70 patients sur 122 (57,4 %) ayant reçu le BNT162b2 ont maintenu un taux équivalent à celui du sérum de convalescents, contre 68 sur 71 (96 %) de ceux qui avaient reçu le mRNA-1273 (p < 0,001). Pour l’anti-RBD, 47 patients sur 122 (38,5 %) ayant reçu le BNT162b2 ont maintenu des taux anti-RBD équivalant à celui du sérum de convalescents, contre 45 sur 71 (63 %) de ceux qui avaient reçu le mRNA-1273 (p = 0,002). Interprétation: Chez les patients hémodialysés, le mRNA-1273 a généré une réponse humorale plus forte que le BNT162b2. Étant donné le déclin rapide de l’immunogénicité à 12 semaines chez les patients ayant reçu le BNT162b2, une troisième dose est recommandée chez les patients hémodialysés dans le cadre d’une première série, ce qui concorde avec les recommandations concernant d’autres populations vulnérables.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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