Post-Acute Sequelae After Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Infection by Viral Variant and Vaccination Status: A Multicenter Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disentangling the effects of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variants and vaccination on the occurrence of post-acute sequelae of SARS-CoV-2 (PASC) is crucial to estimate and reduce the burden of PASC. METHODS: We performed a cross-sectional analysis (May/June 2022) within a prospective multicenter healthcare worker (HCW) cohort in north-eastern Switzerland. HCWs were stratified by viral variant and vaccination status at time of their first positive SARS-CoV-2 nasopharyngeal swab. HCWs without positive swab and with negative serology served as controls. The sum of 18 self-reported PASC symptoms was modeled with univariable and multivariable negative-binomial regression to analyze the association of mean symptom number with viral variant and vaccination status. RESULTS: Among 2912 participants (median age: 44 years; 81.3% female), PASC symptoms were significantly more frequent after wild-type infection (estimated mean symptom number: 1.12; P < .001; median time since infection: 18.3 months), after Alpha/Delta infection (0.67 symptoms; P < .001; 6.5 months), and after Omicron BA.1 infections (0.52 symptoms; P = .005; 3.1 months) versus uninfected controls (0.39 symptoms). After Omicron BA.1 infection, the estimated mean symptom number was 0.36 for unvaccinated individuals versus 0.71 with 1-2 vaccinations (P = .028) and 0.49 with ≥3 prior vaccinations (P = .30). Adjusting for confounders, only wild-type (adjusted rate ratio [aRR]: 2.81; 95% confidence interval [CI]: 2.08-3.83) and Alpha/Delta infections (aRR: 1.93; 95% CI: 1.10-3.46) were significantly associated with the outcome. CONCLUSIONS: Previous infection with pre-Omicron variants was the strongest risk factor for PASC symptoms among our HCWs. Vaccination before Omicron BA.1 infection was not associated with a clear protective effect against PASC symptoms 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».