Geography Influences Susceptibility to SARS-CoV-2 Serological Response in Patients With Inflammatory Bowel Disease: Multinational Analysis From the ICARUS-IBD Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Beyond systematic reviews and meta-analyses, there have been no direct studies of serological response to COVID-19 in patients with inflammatory bowel disease (IBD) across continents. In particular, there has been limited data from Asia, with no data reported from India. The ICARUS-IBD (International study of COVID-19 Antibody Response Under Sustained immunosuppression in IBD) consortium assessed serological response to SARS-CoV-2 in patients with IBD in North America, Europe, and Asia. METHODS: The ICARUS-IBD study is a multicenter observational cohort study spanning sites in 7 countries. We report seroprevalence data from 2303 patients with IBD before COVID-19 vaccination between May 2020 and November 2021. SARS-CoV-2 anti-spike and anti-nucleocapsid antibodies were analyzed. RESULTS: The highest and lowest SARS-CoV-2 anti-spike seropositivity rates were found in Asia (81.2% in Chandigarh and 57.9% in Delhi, India; and 0% in Hong Kong). By multivariable analysis, country (India: odds ratio [OR], 18.01; 95% confidence interval [CI], 12.03-26.95; P < .0001; United Kingdom: OR, 2.43; 95% CI, 1.58-3.72; P < .0001; United States: OR, 2.21; 95% CI, 1.27-3.85; P = .005), male sex (OR, 1.46; 95% CI, 1.07-1.99; P = .016), and diabetes (OR, 2.37; 95% CI, 1.04-5.46; P = .039) conferred higher seropositivity rates. Biological therapies associated with lower seroprevalence (OR, 0.22; 95% CI, 0.15-0.33; P < .0001). Multiple linear regression showed associations between anti-spike and anti-nucleocapsid titers with medications (P < .0001) but not with country (P = .3841). CONCLUSIONS: While the effects of medications on anti-SARS-CoV-2 antibody titers in patients with IBD were consistent across sites, geographical location conferred the highest risk of susceptibility to serologically detectable SARS-CoV-2 infection. Over half of IBD patients in India were seropositive prior to vaccination. These insights can help to inform shielding advice, therapeutic choices, and vaccine strategies in IBD patients for COVID-19 and future viral challenges.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».