Cross-sectional Characterization of SARS-CoV-2 Antibody Levels and Decay Rates Following Infection of Unvaccinated Elderly Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Background: SARS-CoV-2 infections have disproportionally burdened elderly populations with excessive mortality. While several contributing factors exists, questions remain about the quality and duration of humoral antibody-mediated responses resulting from infections in unvaccinated elderly individuals. Methods: Residual serum/plasma samples were collected from individuals undergoing routine SARS-CoV-2 polymerase chain reaction testing in a community laboratory in Canada. The samples were collected in 2020, before vaccines became available. IgG, IgA, and IgM antibodies against SARS-CoV-2 nucleocapsid, trimeric spike, and its receptor-binding domain were quantified via a high-throughput chemiluminescent enzyme-linked immunosorbent assay. Neutralization efficiency was also quantified through a surrogate high-throughput protein-based neutralization assay. Results: This study analyzed SARS-CoV-2 antibody levels in a large cross-sectional cohort (N = 739), enriched for elderly individuals (median age, 82 years; 75% >65 years old), where 72% of samples tested positive for SARS-CoV-2 by polymerase chain reaction. The age group ≥90 years had higher levels of antibodies than that <65 years. Neutralization efficiency showed an age-dependent trend, where older persons had higher levels of neutralizing antibodies. Antibodies targeting the nucleocapsid had the fastest decline. IgG antibodies targeting the receptor-binding domain remained stable over time, potentially explaining the lack of neutralization decay observed in this cohort. Conclusions: Despite older individuals having the highest levels of antibodies postinfection, they are the cohort in which antibody decay was the fastest. Until a better understanding of correlates of protection is acquired, along with the protective role of nonneutralizing antibodies, booster vaccinations remain important in this demographic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».