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Enregistrement W4298109235 · doi:10.1093/jtm/taac109

Duration of immune protection of SARS-CoV-2 natural infection against reinfection

2022· article· en· W4298109235 sur OpenAlexfundno aff
Hiam Chemaitelly, Nico Nagelkerke, Houssein H. Ayoub, Peter Coyle, Patrick Tang, Hadi M. Yassine, Hebah A. Al-Khatib, Maria K. Smatti, Mohammad R. Hasan, Zaina Al Kanaani, Einas Al‐Kuwari, Andrew Jeremijenko, Anvar Hassan Kaleeckal, Ali Nizar Latif, Riyazuddin Mohammad Shaik, Hanan F. Abdul Rahim, Gheyath K. Nasrallah, Mohamed Ghaith Al‐Kuwari, Adeel A. Butt, Hamad Eid Al‐Romaihi, Mohamed H. Al‐Thani, Abdullatif Al‐Khal, Roberto Bertollini, Laith J. Abu‐Raddad

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medical CollegeQueen's UniversityWeill Cornell Medicine - QatarSidra MedicineHamad Medical Corporation
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Hazard ratioConfidence intervalProportional hazards modelCohortInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The future of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic hinges on virus evolution and duration of immune protection of natural infection against reinfection. We investigated the duration of protection afforded by natural infection, the effect of viral immune evasion on duration of protection and protection against severe reinfection, in Qatar, between 28 February 2020 and 5 June 2022. METHODS: Three national, matched, retrospective cohort studies were conducted to compare the incidence of SARS-CoV-2 infection and coronavirus disease 2019 (COVID-19) severity among unvaccinated persons with a documented SARS-CoV-2 primary infection, to incidence among those infection-naïve and unvaccinated. Associations were estimated using Cox proportional hazard regression models. RESULTS: Effectiveness of pre-Omicron primary infection against pre-Omicron reinfection was 85.5% [95% confidence interval (CI): 84.8-86.2%]. Effectiveness peaked at 90.5% (95% CI: 88.4-92.3%) in the 7th month after the primary infection, but waned to ~ 70% by the 16th month. Extrapolating this waning trend using a Gompertz curve suggested an effectiveness of 50% in the 22nd month and < 10% by the 32nd month. Effectiveness of pre-Omicron primary infection against Omicron reinfection was 38.1% (95% CI: 36.3-39.8%) and declined with time since primary infection. A Gompertz curve suggested an effectiveness of < 10% by the 15th month. Effectiveness of primary infection against severe, critical or fatal COVID-19 reinfection was 97.3% (95% CI: 94.9-98.6%), irrespective of the variant of primary infection or reinfection, and with no evidence for waning. Similar results were found in sub-group analyses for those ≥50 years of age. CONCLUSIONS: Protection of natural infection against reinfection wanes and may diminish within a few years. Viral immune evasion accelerates this waning. Protection against severe reinfection remains very strong, with no evidence for waning, irrespective of variant, for over 14 months after primary infection.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations106
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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