Incidence determinants and serological correlates of reactive symptoms following SARS-CoV-2 vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Prospective population-based studies investigating associations between reactive symptoms following SARS-CoV-2 vaccination and serologic responses to vaccination are lacking. We therefore conducted a study in 9003 adults from the UK general population receiving SARS-CoV-2 vaccines as part of the national vaccination programme. Titres of combined IgG/IgA/IgM responses to SARS-CoV-2 spike (S) glycoprotein were determined in eluates of dried blood spots collected from all participants before and after vaccination. 4262 (47.3%) participants experienced systemic reactive symptoms after a first vaccine dose. Factors associating with lower risk of such symptoms included older age (aOR per additional 10 years of age 0.85, 95% CI: 0.81-0.90), male vs. female sex (0.59, 0.53-0.65) and receipt of an mRNA vaccine vs. ChAdOx1 nCoV-19 (0.29, 0.26-0.32 for BNT162b2; 0.06, 0.01-0.26 for mRNA-1273). Higher risk of such symptoms was associated with SARS-CoV-2 seropositivity and COVID-19 symptoms prior to vaccination (2.23, 1.78-2.81), but not with SARS-CoV-2 seropositivity in the absence of COVID-19 symptoms (0.94, 0.81-1.09). Presence vs. absence of self-reported anxiety or depression at enrolment associated with higher risk of such symptoms (1.24, 1.12-1.39). Post-vaccination anti-S titres were higher among participants who experienced reactive symptoms after vaccination vs. those who did not (P < 0.001). We conclude that factors influencing risk of systemic symptoms after SARS-CoV-2 vaccination include demographic characteristics, pre-vaccination SARS-CoV-2 serostatus and vaccine type. Participants experiencing reactive symptoms following SARS-CoV-2 vaccination had higher post-vaccination titres of IgG/A/M anti-S antibodies. Improved public understanding of the frequency of reactogenic symptoms and their positive association with vaccine immunogenicity could potentially increase vaccine uptake.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».