Impact of age and SARS-CoV-2 breakthrough infection on humoral immune responses after three doses of COVID-19 mRNA vaccine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Longer-term immune response data after three doses of COVID-19 mRNA vaccine remain limited, particularly among older adults and following Omicron breakthrough infection. Methods We quantified wild-type- and Omicron-specific serum IgG levels, ACE2 displacement activities and live virus neutralization up to six months post-third dose in 116 adults aged 24-98 years who remained COVID-19-naïve or experienced their first SARS-CoV-2 infection during this time. Results Among 78 participants who remained COVID-19-naïve throughout follow-up, wild-type- and Omicron BA.1-specific IgG concentrations were comparable between younger and older adults, though BA.1-specific responses were consistently significantly lower than wild-type-specific responses in both groups. Wild-type- and BA.1-specific IgG concentrations declined at similar rates among COVID-19-naïve younger and older adults, with median half-lives ranging from 69-78 days. Antiviral antibody function declined substantially over time in COVID-19-naïve individuals, particularly older adults: by six months, BA.1-specific neutralization was undetectable in 96% of older adults, versus 56% of younger adults. SARS-CoV-2 infection, experienced by 38 participants, boosted IgG levels and neutralization above those induced by vaccination alone. Nevertheless, BA.1-specific neutralization remained significantly lower than wild-type, with BA.5-specific neutralization lower still. Conclusions Our findings underscore the immune benefits of third COVID-19 mRNA vaccine doses in adults of all ages, but rapid decline of Omicron-specific neutralization activity in COVID-19-naïve individuals, particularly among older adults, demonstrates the need for fourth doses within 3-6 months to maintain systemic responses. Individuals who experienced SARS-CoV-2 breakthrough infection post-third vaccine dose however can likely delay a fourth dose beyond this timeframe.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».