Humoral Response in Hemodialysis Patients Post-SARS-CoV-2 mRNA Vaccination: A Systematic Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the causative agent of coronavirus disease 2019 (COVID-19), has infected over 600 million individuals and caused nearly 7 million deaths worldwide (10 January 2023). Patients with renal disease undergoing hemodialysis are among those most adversely affected, with an increased predisposition to SARS-CoV-2 infection and death. This systematic review aimed to pool evidence assessing the humoral response of hemodialysis patients (HDP) post-mRNA SARS-CoV-2 vaccination. A systematic search of the literature was performed through MEDLINE, CINAHL, PubMed, EMBASE, and Web of Science databases, as well as medRxiv and bioRxiv preprint servers up to 10 January 2023. Cohort and case-control studies were included if they reported an immune response in one group of patients undergoing hemodialysis who received mRNA SARS-CoV-2 vaccination compared with another group of patients receiving the same vaccine but not on hemodialysis. The methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was not deemed appropriate due to the high heterogeneity between studies. From the 120 studies identified, nine (n = 1969 participants) met the inclusion criteria. Most studies (n = 8/9, 88%) were of high or medium methodological quality (≥6/9 stars). The results revealed that HDP developed lower antibody levels across all timepoints post-vaccination when compared with controls. Patients with chronic kidney disease elicited the highest antibody immune response, followed by HDP and, lastly, kidney transplant recipients. Overall, post-vaccination antibody titers were comparatively lower than in the healthy population. Current results imply that robust vaccination strategies are needed to address waning immune responses in vulnerable populations.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».