Previous BCG vaccination is associated with less severe clinical progression of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: BCG vaccination, originally used to prevent tuberculosis, is known to "train" the immune system to improve defence against viral respiratory infections. We investigated whether a previous BCG vaccination is associated with less severe clinical progression of COVID-19 METHODS: A case-control study comparing the proportion with a BCG vaccine scar (indicating previous vaccination) in cases and controls presenting with COVID-19 to health units in Brazil. Cases were subjects with severe COVID-19 (O2 saturation < 90%, severe respiratory effort, severe pneumonia, severe acute respiratory syndrome, sepsis, and septic shock). Controls had COVID-19 not meeting the definition of "severe" above. Unconditional regression was used to estimate vaccine protection against clinical progression to severe disease, with strict control for age, comorbidity, sex, educational level, race/colour, and municipality. Internal matching and conditional regression were used for sensitivity analysis. RESULTS: BCG was associated with high protection against COVID-19 clinical progression, over 87% (95% CI 74-93%) in subjects aged 60 or less and 35% (95% CI - 44-71%) in older subjects. CONCLUSIONS: This protection may be relevant for public health in settings where COVID-19 vaccine coverage is still low and may have implications for research to identify vaccine candidates for COVID-19 that are broadly protective against mortality from future variants. Further research into the immunomodulatory effects of BCG may inform COVID-19 therapeutic research.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».