Effects of Antibody Response after Booster Vaccination on SARS-CoV-2 Breakthrough Infections and Disease Outcomes in Advanced Cancer Patients: A Prospective Analysis of the Vax-on-Third Study
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The clinical implications of COVID-19 outbreaks following SARS-CoV-2 vaccination in immunocompromised recipients are a worldwide concern. Cancer patients on active treatment remain at an increased risk of developing breakthrough infections because of waning immunity and the emergence of SARS-CoV-2 variants. There is a paucity of data on the effects of COVID-19 outbreaks on long-term survival outcomes in this population. (2) Methods: We enrolled 230 cancer patients who were on active treatment for advanced disease and had received booster dosing of an mRNA-BNT162b2 vaccine as part of the Vax-On-Third trial between September 2021 and October 2021. Four weeks after the third immunization, IgG antibodies against the spike receptor domain of SARS-CoV-2 were tested in all patients. We prospectively evaluated the incidence of breakthrough infections and disease outcomes. The coprimary endpoints were the effects of antibody titers on the development of breakthrough infections and the impact of COVID-19 outbreaks on cancer treatment failure. (3) Results: At a median follow-up of 16.3 months (95% CI 14.5–17.0), 85 (37%) patients developed SARS-CoV-2 infection. Hospitalization was required in 11 patients (12.9%) and only 2 (2.3%) deaths related to COVID-19 outbreaks were observed. Median antibody titers were significantly lower in breakthrough cases than in non-cases (291 BAU/mL (95% CI 210–505) vs. 2798 BAU/mL (95% CI 2323–3613), p < 0.001). A serological titer cut-off below 803 BAU/mL was predictive of breakthrough infection. In multivariate testing, antibody titers and cytotoxic chemotherapy were independently associated with an increased risk of outbreaks. Time-to-treatment failure after booster dosing was significantly shorter in patients who contracted SARS-CoV-2 infection (3.1 months (95% CI 2.3–3.6) vs. 16.2 months (95% CI 14.3–17.0), p < 0.001) and had an antibody level below the cut-off (3.6 months (95% CI 3.0–4.5) vs. 14.6 months (95% CI 11.9–16.3), p < 0.001). A multivariate Cox regression model confirmed that both covariates independently had a worsening effect on time-to-treatment failure. (4) Conclusions: These data support the role of vaccine boosters in preventing the incidence and severity of COVID-19 outbreaks. Enhanced humoral immunity after the third vaccination significantly correlates with protection against breakthrough infections. Strategies aimed at restraining SARS-CoV-2 transmission in advanced cancer patients undergoing active treatment should be prioritized to mitigate the impact on disease outcomes.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».