Risk factors for SARS-CoV-2 infection after primary vaccination with ChAdOx1 nCoV-19 or BNT162b2 and after booster vaccination with BNT162b2 or mRNA-1273: A population-based cohort study (COVIDENCE UK)
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how demographic, behavioural, and vaccine-related factors affect risk of post-vaccination SARS-CoV-2 infection. We aimed to identify risk factors for SARS-CoV-2 infection after primary and booster vaccinations. This prospective, population-based, UK study in adults (≥16 years) vaccinated against SARS-CoV-2 assessed risk of breakthrough SARS-CoV-2 infection up to February, 2022, for participants who completed a primary vaccination course (ChAdOx1 nCoV-19 or BNT162b2) and those who received a booster dose (BNT162b2 or mRNA-1273). Cox regression models explored associations between sociodemographic, behavioural, clinical, pharmacological, and nutritional factors and test-positive breakthrough infection, adjusted for local weekly SARS-CoV-2 incidence. 1051 (7·1%) of 14 713 post-primary participants and 1009 (9·5%) of 10 665 post-booster participants reported breakthrough infection, over a median follow-up of 203 days (IQR 195–216) and 85 days (66–103), respectively. Primary vaccination with ChAdOx1 (vs BNT162b2) was associated with higher risk of infection in both post-primary analysis (adjusted hazard ratio 1·63, 95% CI 1·41–1·88) and after an mRNA-1273 booster (1·26 [1·00–1·57] vs BNT162b2 primary and booster). Lower risk of infection was associated with older age (post-primary: 0·97 [0·96–0·97] per year; post-booster: 0·97 [0·97–0·98]), whereas higher risk of infection was associated with lower educational attainment (post-primary: 1·78 [1·44–2·20] for primary/secondary vs postgraduate; post-booster: 1·46 [1·16–1·83]) and at least three weekly visits to indoor public places (post-primary: 1·36 [1·13–1·63] vs none; post-booster: 1·29 [1·07–1·56]). Vaccine type, socioeconomic status, age, and behaviours affect risk of breakthrough infection after primary and booster vaccinations. Barts Charity, UK Research and Innovation Industrial Strategy Challenge Fund.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».