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Enregistrement W4286299150 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e18780

COVID-19 vaccine humoral response and treatment effect in patients with hematologic malignancy.

2022· article· en· W4286299150 sur OpenAlexaff
Alex Hillyer, Jordan Spradbrow, Michael J. Knauer, Jenny Kim, Anthony Quint, Selay Lam, Husam Abdoh, Danny Dawd, Joy Mangel, Kang Howson‐Jan, Anargyros Xenocostas, Uday Deotare, Lalit Saini, Alejandro Lazo‐Langner, Cheryl Foster, Martha Louzada, Jenny Ho, Ian Chin‐Yee, Shawn Li, Chai W. Phua

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineTiterVaccinationGastroenterologyImmunologyHematologic malignancySerologyAntibody titerAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18780 Background: Patients with hematologic malignancies have a lower vaccine response and higher rates for SARS CoV-2 morbidity and mortality. We present preliminary data focusing on humoral vaccine responses and correlates with disease subtype and treatment exposure. Methods: We analyzed data from 332 patients with a hematologic malignancy from May 1, 2021 – Jan 31, 2022 who received SARS-CoV-2 vaccination and performed a prospective cohort serologic study with the Elecsys® Anti-SARS-CoV-2-S test. Patients received homologous or heterologous vaccine combination of BNT162b2, mRNA1273, ChAdOx1 nCoV-19, and/or Ad26.COV2.S. Blood samples were obtained before any vaccination, 2-6 weeks after the second vaccine (2V), before third vaccine (3V), and 2-6 weeks after 3V. Results: The median age was 67 years (range 18-91years) with 41.9% female. At 2V, 11.5% and at 3V, 23.8% received heterologous vaccines. Treatment status at first vaccine dose significantly affected peak 2V antibody response (p < 0.05). Seropositive rate and median antibody titer after 2V for previously untreated patients were higher compared to patients on active therapy or had previously been treated. Treatment naïve (n = 60; seropositivity 85.1%; median titer 1306 U/mL; [Q1-Q3:11.4- > 2499]); first-line (1L) active therapy (n = 127;65.4%; 41.25 U/mL; [ < 0.8-592.5]); second-line and beyond (2L+) active therapy (n = 56; 60.7%; 2.6U/mL; [ < 0.8-154]); previous treatment with 1L (n = 66;64.8%; 118 U/mL; [ < 0.8- > 2499]); previous treatment with 2L+ (n = 23; 59.1%; 4U/mL; [ < 0.8-229.5]). Of 61 patients that were seronegative at 2V, 17 (27.9%) seroconverted after 3V. Anti-CD20 monoclonal antibody (mAb) containing therapy as the most recent treatment from 2V had the greatest impact on humoral response. Exposure to anti-CD20 mAb based regimens or as monotherapy revealed low antibody responses (n = 84; seropositivity 22.6%; median titer < 0.8 U/mL; Q1-Q3 [ < 0.8- < 0.8]). On analysis of indolent B-cell Non-Hodgkin Lymphomas whereby antiCD-20 mAb are often incorporated, treatment proximity to 2V impacted responses: < 3 months (n = 33; 22%; < 0.8 U/mL; [ < 0.8- < 0.8]) vs. 12-24 months (n = 4; 60%; 228 U/mL; [ < 0.8-232]). In contrast, tyrosine kinase inhibitor (n = 38; 100%; 858 U/mL; [221- > 2499]), proteosome inhibitor monotherapy (n = 4;100%; median titer 1520 U/mL; [462- > 2499]) were among the subgroups with the highest numerical responses, however, the addition of corticosteroids impacted vaccine response as seen in proteosome inhibitor with corticosteroids (n = 7; 85.7%; 6.6 U/mL; [1.8-115.2]). Conclusions: The humoral response from our single institution cohort identifies diminished responses depending on treatment status and the type of treatment including the proximity of treatment exposure to receipt of vaccination. Furthermore, vaccine boosters can induce antibody responses in patients who were previously seronegative.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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