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Enregistrement W4307930848 · doi:10.1371/journal.pone.0276929

Reduced humoral but stable cellular SARS-CoV-2-specific immunity in liver transplant recipients in the first year after COVID-19

2022· article· en· W4307930848 sur OpenAlexaff
Theresa Kirchner, S. Heinrich, Agnes Bonifacius, Bastian Engel, Louisa Ruhl, Isabell Pink, Nele Thomas, Joerg Martens, Marius M. Hoeper, Rainer Blasczyk, Heiner Wedemeyer, Elmar Jaeckel, Yang Li, Christine S. Falk, Britta Eiz‐Vesper, Richard Taubert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedizinischen Hochschule HannoverBundesministerium für GesundheitDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutsches Zentrum für Infektionsforschung
Mots-clésImmunologyAntibodyMedicineELISPOTImmune systemVaccinationImmunityImmunosuppressionAntigenVirologyT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mortality due to COVID-19 is not increased in immunosuppressed individuals after liver transplantation (OLT) compared to individuals without immunosuppression. Data on long-term protective immunity against SARS-CoV-2 in immunosuppressed convalescents, is limited. We prospectively measured immune responses against SARS-CoV-2 by quantifying antibodies against 4 different antigens (spike protein 1 and 2, receptor binding domain, nucleocapsid) and T cell responses by IFN-γ ELISPOT against 4 antigens (membrane, nucleocapsid, spike protein 1 and 2) in 24 OLT convalescents with immunosuppressive therapy longitudinally in the first year after COVID-19 including a booster vaccination in comparison to a matched cohort of non-immunosuppressed convalescents (non-IS-Con). Pre-pandemic OLT samples were retrieved from our prospective OLT biorepository (n = 16). No relevant T cell reactivity or immunoglobulin G (IgG) against SARS-CoV-2 were detectable in pre-pandemic samples of OLT recipients despite reactivity against endemic corona-viruses. OLT convalescents had a lower prevalence of IgG against nucleocapsid (54% vs. 90%) but not against spike protein domains (98-100% vs. 100%) after vaccination in the second half-year after COVID-19 compared to non-IS-Con. Also, concentrations of anti-nucleocapsid IgG were lower in OLT convalescents than in non-IS-Con. Concentration of IgG against spike protein domains was significantly increased by a booster vaccination in OLT convalescents. But concentration of IgG against two of three spike protein domains remains slightly lower compared to non-IS-Con finally. However, none of these differences was mirrored by the cellular immunity against SARS-CoV-2 that remained stable during the first year after COVID-19 and was not further stimulated by a corona vaccination in OLT convalescents. In conclusion, despite lower concentrations of anti-SARS-CoV-2 IgG in OLT convalescents anti-SARS-CoV-2 cellular immunity was as robust as in non-IS-Con.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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