Effectiveness of mRNA COVID-19 vaccine booster doses against Omicron severe outcomes
Notice bibliographique
Résumé
We estimated the effectiveness of booster doses of monovalent mRNA COVID-19 vaccines against Omicron-associated severe outcomes among adults in Ontario, Canada. We used a test-negative design to estimate vaccine effectiveness (VE) against hospitalization or death among SARS-CoV-2-tested adults aged ≥50 years from January 2 to October 1, 2022, stratified by age and time since vaccination. We also compared VE during BA.1/BA.2 and BA.4/BA.5 sublineage predominance. We included 11,160 cases and 62,880 tests for test-negative controls. Depending on the age group, compared to unvaccinated adults, VE was 91-98% 7-59 days after a third dose, waned to 76-87% after ≥240 days, was restored to 92-97% 7-59 days after a fourth dose, and waned to 86-89% after ≥120 days. VE was lower and declined faster during BA.4/BA.5 versus BA.1/BA.2 predominance, particularly after ≥120 days. Here we show that booster doses of monovalent mRNA COVID-19 vaccines restored strong protection against severe outcomes for at least 3 months after vaccination. Across the entire study period, protection declined slightly over time, but waned more during BA.4/BA.5 predominance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».