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Enregistrement W4383215172 · doi:10.1093/ije/dyad098

Development of hybrid immunity during a period of high incidence of Omicron infections

2023· article· en· W4383215172 sur OpenAlexfundno aff
Anja Frei, Marco Kaufmann, Rebecca Amati, Audrey Butty Dettwiler, Viktor von Wyl, Anna Maria Annoni, Julia Vincentini, Céline Pellaton, Giuseppe Pantaleo, Jan Fehr, Valérie D’Acremont, Murielle Bochud, Emiliano Albanese, Milo A. Puhan, Antonio Amendola, A Anagnostopoulos, Daniela Anker, Hélène E. Aschmann, Andrew S. Azman, Antoine Bal, Tala Ballouz, Hélène Baysson, Kleona Bezani, Annette Blattmann, Patrick Bleich, Patrick Bodenmann, Gaëlle Bryand Rumley, Peter Buttaroni, Anne-Linda Camerini, Arnaud Chioléro, Patricia Chocano-Bedoya, Prune Collombet, Laurie Corna, Luca Crivelli, Stéphane Cullati, Diana Sofia Da Costa Santos, Agathe Deschamps, Paola D’Ippolito, Anja Domenghino, Richard Dubos, Roxane Dumont, Olivier Duperrex, Julien Dupraz, Malik Egger, Emna El-May, Nacira El Merjani, Nathalie Engler, Adina Mihaela Epure, Lukas Erksam, Sandrine Estoppey, Marta Fadda, Vincent Faivre, Andrea Felappi, Maddalena Fiordelli, Antoine Flahault, Luc Fornerod, Cristina Fragoso Corti, Natalie Francioli, Marion Frangville, Irène Frank, Giovanni Franscella, Marco Geigges, Semira Gonseth, Clément Graindorge, Idris Guessous, E Harju, Séverine Harnal, Medea Imboden, Emilie Jendly, Ayoung Jeong, Christian R. Kahlert, Laurent Kaiser, Dirk Keidel, Simone Kessler, Philipp Köhler, Christine Krähenbühl, Susi Kriemler, Julien Lamour, Sara Levati, Pierre Lescuyer, Andrea Loizeau, Elsa Lorthe, Chantal Luedi, Jean‐Luc Magnin, Chantal Martinez, Éric Masserey, Dominik Menges, Gisela Michel, Rosalba Morese, Nicolai Mösli, Natacha Noël, Daniel H. Paris, Jérôme Pasquier, Francesco Pennacchio, Stefan M. Pfister, Giovanni Piumatti, Géraldine Poulain, Nicole Probst‐Hensch, Caroline Pugin, Nick Pullen, Thomas Radtke, Manuela Rasi, Aude Richard, Viviane Richard, Claude-François Robert, Pierre‐Yves Rodondi, Nicolas Rodondi, Serena Sabatini, Khadija Samir, Javier Sanchis Zozaya, Virginie Schlüter, Alexia Schmid, Valentine Schneider, Maria Schüpbach, Nathalie Schwab, Claire Semaani, Alexandre Speierer, Amélie Steiner-Dubuis, Silvia Stringhini, Stefano Tancredi, Stéphanie Testini, Julien Thabard, Mauro Tonolla, Nicolas Troillet, Agnė Ulytė, Sophie Vassaux, Thomas Vermes, Jennifer Villers, Cornelia Wagner, Rylana Wenger, Erin West, Ania Wisniak, Melissa Witzig, María-Eugenia Zaballa, Kyra D. Zens, Claire Zuppinger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill UniversityHôpitaux Universitaires de GenèveJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthUniversité de FribourgUniversity of BernSwiss School of Public HealthUniversität BaselMcGill UniversityUniversité de LausanneUniversité de GenèveInselspital, Universitätsspital BernUniversität ZürichBundesamt für GesundheitJohns Hopkins University
Mots-clésSeroprevalenceImmunityVaccinationPopulationAntibodyIncidence (geometry)Neutralizing antibodyVirologyMedicineBiologyImmune systemImmunologySerology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Seroprevalence and the proportion of people with neutralizing activity (functional immunity) against SARS-CoV-2 variants were high in early 2022. In this prospective, population- based, multi-region cohort study, we assessed the development of functional and hybrid immunity (induced by vaccination and infection) in the general population during this period of high incidence of infections with Omicron variants. METHODS: We randomly selected and assessed individuals aged ≥16 years from the general population in southern (n = 739) and north-eastern (n = 964) Switzerland in March 2022. We assessed them again in June/July 2022, supplemented with a random sample from western (n = 850) Switzerland. We measured SARS-CoV-2 specific IgG antibodies and SARS-CoV-2 neutralizing antibodies against three variants (ancestral strain, Delta, Omicron). RESULTS: Seroprevalence remained stable from March 2022 (97.6%, n = 1894) to June/July 2022 (98.4%, n = 2553). In June/July, the percentage of individuals with neutralizing capacity against ancestral strain was 94.2%, against Delta 90.8% and against Omicron 84.9%, and 50.6% developed hybrid immunity. Individuals with hybrid immunity had highest median levels of anti-spike IgG antibodies titres [4518 World Health Organization units per millilitre (WHO U/mL)] compared with those with only vaccine- (4304 WHO U/mL) or infection- (269 WHO U/mL) induced immunity, and highest neutralization capacity against ancestral strain (hybrid: 99.8%, vaccinated: 98%, infected: 47.5%), Delta (hybrid: 99%, vaccinated: 92.2%, infected: 38.7%) and Omicron (hybrid: 96.4%, vaccinated: 79.5%, infected: 47.5%). CONCLUSIONS: This first study on functional and hybrid immunity in the Swiss general population after Omicron waves showed that SARS-CoV-2 has become endemic. The high levels of antibodies and neutralization support the emerging recommendations of some countries where booster vaccinations are still strongly recommended for vulnerable persons but less so for the general population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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