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Enregistrement W4361238647 · doi:10.1093/ofid/ofad150

Antibody Response After Third Vaccination With mRNA-1273 or BNT162b2: Extension of a Randomized Controlled SARS-CoV-2 Noninferiority Vaccine Trial in Patients With Different Levels of Immunosuppression (COVERALL-2)

2023· article· en· W4361238647 sur OpenAlexaff
Alexandra Griessbach, Frédérique Chammartin, Irène A. Abela, Patrizia Amico, Marcel Stoeckle, Anna Eichenberger, Barbara Hasse, Dominique L. Braun, Macé M. Schuurmans, Thomas F. Müller, Michael Tamm, Annette Audigé, Nicolas J. Mueller, Andri Rauch, Huldrych F. Günthard, Michael Koller, Alexandra Trkola, Selina Epp, Alain Amstutz, Christof Schönenberger, Ala Taji Heravi, Katharina Kusejko, Heiner C. Bucher, Matthias Briel, Benjamin Speich, Karoline Aebi‐Popp, A Anagnostopoulos, Manuel Battegay, Enos Bernasconi, Alexandra Calmy, Matthias Cavassini, Angela Ciuffi, G Dollenmaier, Matthias Egger, Luigia Elzi, Jan Fehr, Jacques Fellay, Hansjakob Furrer, Christoph A. Fux, Anna Hachfeld, D Haerry, Hans H. Hirsch, Matthias Hoffmann, Irène Hösli, Michael Huber, David Jackson‐Perry, Christian R. Kahlert, Laurent Kaiser, Olivia Keiser, Thomas Klimkait, Roger D. Kouyos, Helen Kovari, Niklaus Daniel Labhardt, Karoline Leuzinger, Begoña Martínez de Tejada, Catia Marzolini, Karin J. Metzner, N Müller, Johannes Nemeth, Dunja Nicca, Julia Notter, P Paioni, Giuseppe Pantaleo, Matthieu Perreau, Luisa Salazar‐Vizcaya, Patrick Schmid, R Speck, M Stöckle, Philip Tarr, Gilles Wandeler, Maja Weisser, Sabine Yerly, John‐David Aubert, Vanessa Banz, Sonja Beckmann, Guido Beldi, Christoph Berger, Ekaterine Berishvili, Annalisa Berzigotti, Isabelle Binet, Pierre–Yves Bochud, Sanda Branca, Anne Cairoli, Yves Chalandon, Sabina De Geest, Olivier de Rougemont, Sophie de Seigneux, Michael Dickenmann, Joëlle Lynn Dreifuss, Michel A. Duchosal, Thomas Fehr, Sylvie Ferrari-Lacraz, Christian Garzoni, Déla Golshayan, Nicolas Goossens, Fadi Haidar, Jörg Halter, Dominik Heim, Christoph Hess, Sven Hillinger, Patricia Hirt, Linard Hoessly, Günther F.L. Hofbauer, Uyen Huynh‐Do, Franz Immer, Bettina Laesser, Frédéric Lamoth, Roger Lehmann, Alexander Leichtle, Oriol Manuel, Hans‐Peter Marti, Michele Martinelli, Valérie A. McLin, Katell Mellac, Aurélia Merçay, Karin Mettler, Ulrike Müller-Arndt, Beat Müllhaupt, Mirjam Nägeli, Graziano Oldani, Manuel Pascual, Jakob Passweg, Rosemarie Pazeller, Klara M. Posfay‐Barbe, Juliane Rick, Anne Rosselet, Simona Rossi, Silvia Rothlin, Frank Ruschitzka, Stefan Schaub, Alexandra Scherrer, Aurelia Schnyder, Simon Schwab, Thierry Sengstag, Federico Simonetta, Susanne Stampf, Jürg Steiger, Guido Stirnimann, Ueli Stürzinger, Christian van Delden, Jean-Pierre Venetz, Jean Villard, Julien Vionnet, Madeleine Wick, Markus J. Wilhelm, Patrick Yerly

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUZH FoundationPromedica StiftungModernaOPEC Fund for International DevelopmentViiV HealthcareUniversität BaselNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungGilead SciencesSanofiUniversität ZürichPfizerNational Science Foundation
Mots-clésMedicineImmunosuppressionConfidence intervalAntibody responseVaccinationRandomized controlled trialSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakAntibodyImmunologyVirologyInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extension of the COVERALL (COrona VaccinE tRiAL pLatform) randomized trial showed noninferiority in antibody response of the third dose of Moderna mRNA-1273 vaccine (95.3% [95% confidence interval {CI}, 91.9%-98.7%]) compared to Pfizer-BioNTech BNT162b2 vaccine (98.1% [95% CI, 95.9%-100.0%]) in individuals with different levels of immunosuppression (difference, -2.8% [95% CI, -6.8% to 1.3%]).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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