Immune responses to Sinopharm/ <scp>BBIBP‐CorV</scp> in individuals in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
As there are limited data of the immunogenicity of the Sinopharm/BBIBP-CorV in different populations, antibody responses against different SARS-CoV-2 variants of concern and T cell responses, we investigated the immunogenicity of the vaccine, in individuals in Sri Lanka. SARS-CoV-2-specific antibodies were measured in 282 individuals who were seronegative at baseline, and ACE2 receptor blocking antibodies, antibodies to the receptor-binding domain (RBD) of the wild-type (WT), alpha, beta and delta variants, ex vivo and cultured IFNγ ELISpot assays, intracellular cytokine secretion assays and B cell ELISpot assays were carried out in a sub cohort of the vaccinees at 4 and 6 weeks (2 weeks after the second dose). Ninety-five percent of the vaccinees seroconverted, although the seroconversion rates were significantly lower (p < 0.001) in individuals >60 years (93.3%) compared to those who were 20-39 years (98.9%); 81.25% had ACE2 receptor blocking antibodies at 6 weeks, and there was no difference in these antibody titres in vaccine sera compared to convalescent sera (p = 0.44). Vaccinees had significantly less (p < 0.0001) antibodies to the RBD of WT and alpha, although there was no difference in antibodies to the RBD of beta and delta compared to convalescent sera; 27.7% of 46.4% of vaccinees had ex vivo IFNγ and cultured ELISpot responses respectively, and IFNγ and CD107a responses were detected by flow cytometry. Sinopharm/BBIBP-CorV appeared to induce a similar level of antibody responses against ACE2 receptor, delta and beta as seen following natural infection.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».