No evidence of fetal defects or anti-syncytin-1 antibody induction following COVID-19 mRNA vaccination
Notice bibliographique
Résumé
The impact of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) mRNA vaccination on pregnancy and fertility has become a major topic of public interest. We investigated 2 of the most widely propagated claims to determine (1) whether COVID-19 mRNA vaccination of mice during early pregnancy is associated with an increased incidence of birth defects or growth abnormalities; and (2) whether COVID-19 mRNA-vaccinated human volunteers exhibit elevated levels of antibodies to the human placental protein syncytin-1. Using a mouse model, we found that intramuscular COVID-19 mRNA vaccination during early pregnancy at gestational age E7.5 did not lead to differences in fetal size by crown-rump length or weight at term, nor did we observe any gross birth defects. In contrast, injection of the TLR3 agonist and double-stranded RNA mimic polyinosinic-polycytidylic acid, or poly(I:C), impacted growth in utero leading to reduced fetal size. No overt maternal illness following either vaccination or poly(I:C) exposure was observed. We also found that term fetuses from these murine pregnancies vaccinated prior to the formation of the definitive placenta exhibit high circulating levels of anti-spike and anti-receptor-binding domain (anti-RBD) antibodies to Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) consistent with maternal antibody status, indicating transplacental transfer in the later stages of pregnancy after early immunization. Finally, we did not detect increased levels of circulating anti-syncytin-1 antibodies in a cohort of COVID-19 vaccinated adults compared to unvaccinated adults by ELISA. Our findings contradict popular claims associating COVID-19 mRNA vaccination with infertility and adverse neonatal outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».