Frailty Reduces Vaccine Effectiveness Against SARS-CoV-2 Infection: A Test-Negative Case Control Study Using National VA Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the variation of vaccine effectiveness against SARS-CoV-2 infection during the Delta wave according to frailty status among U.S. veterans. DESIGN: Test-negative case-control study of SARS-CoV-2 mRNA vaccine effectiveness. SETTING: Veterans Health Administration (VHA) medical centers. PARTICIPANTS: Veterans 19 years and older who had at least one COVID-19/Flu like symptoms and received a SARS-CoV-2 PCR or antigen test at VHA medical centers between July 25 to September 30, 2021. INTERVENTION: mRNA vaccination. MEASUREMENTS: New SARS-CoV-2 infection. Vaccine effectiveness was defined as 1-odds of vaccination in cases/odds of vaccination in controls, where cases were patients who had a COVID-19 test and tested positive for SARS-CoV-2, and controls were those who tested negative. Frailty was measured using the VA frailty index, categorized as robust (0-<0.1), pre-frail (≥0.1-<0.21) and frail (≥0.21). RESULTS: A total of 58,604 patients (age:58.9±17.0, median:61, IQR:45-72; 87.5%men; 68.1%white; 1.3%African American, 8.3%Hispanic) were included in the study. Of these, 27,733 (47.3%) were robust, 16,276 (27.8%) were prefrail, and 14,595 (24.9%) were frail. mRNA vaccine effectiveness against the Delta variant symptomatic infection was lower in patients with frailty, 62.8 %(95%CI:59.8-65.7), versus prefrail 73.9%(95%CI:72.0-75.7), and robust, 77.0 %(95%CI:75.7-78.3). CONCLUSIONS: This test-negative case control study showed that mRNA vaccine effectiveness against infection declined in veterans with frailty. Frailty status is a factor to consider when designing, developing, and evaluating COVID-19 vaccines.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».