COVID-19 vaccine immunogenicity in people with HIV
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Many vaccines require higher/additional doses or adjuvants to provide adequate protection for people with HIV (PWH). Our objective was to compare COVID-19 vaccine immunogenicity in PWH to HIV-negative individuals. DESIGN: In a Canadian multi-center prospective, observational cohort of PWH receiving at least two COVID-19 vaccinations, we measured vaccine-induced immunity at 3 and 6 months post 2nd and 1-month post 3rd doses. METHODS: The primary outcome was the percentage of PWH mounting vaccine-induced immunity [co-positivity for anti-IgG against SARS-CoV2 Spike(S) and receptor-binding domain proteins] 6 months post 2nd dose. Univariable and multivariable logistic regressions were used to compare COVID-19-specific immune responses between groups and within subgroups. RESULTS: Data from 294 PWH and 267 controls were analyzed. Immunogenicity was achieved in over 90% at each time point in both groups. The proportions of participants achieving comparable anti-receptor-binding domain levels were similar between the group at each time point. Anti-S IgG levels were similar by group at month 3 post 2nd dose and 1-month post 3rd dose. A lower proportion of PWH vs. controls maintained vaccine-induced anti-S IgG immunity 6 months post 2nd dose [92% vs. 99%; odds ratio: 0.14 (95% confidence interval: 0.03, 0.80; P = 0.027)]. In multivariable analyses, neither age, immune non-response, multimorbidity, sex, vaccine type, or timing between doses were associated with reduced IgG response. CONCLUSION: Vaccine-induced IgG was elicited in the vast majority of PWH and was overall similar between groups. A slightly lower proportion of PWH vs. controls maintained vaccine-induced anti-S IgG immunity 6 months post 2nd dose demonstrating the importance of timely boosting in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».