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Enregistrement W4386001655 · doi:10.1186/s13223-023-00832-0

Immune response after SARS-CoV-2 vaccination in patients with inflammatory immune-mediated diseases receiving immunosuppressive treatment

2023· article· en· W4386001655 sur OpenAlexvenueno aff
Chamaida Plasencia‐Rodríguez, Ana Martínez‐Feito, Marta Hernández-Díaz, Lucía del Pino Molina, Marta Novella-Navarro, Yolanda Serrano, Miguel González‐Muñoz, Diana Peiteado, Gema Bonilla, I. Monjo, Laura Nuño, Carolina Tornero, Eduardo López‐Granados, Alejandro Balsa, Pilar Nozal

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundación Española de Reumatología
Mots-clésMedicineImmune systemRituximabTocilizumabImmunologyVaccinationAntibodyInternal medicineRheumatoid arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Real world data on the response to the SARS-CoV-2 vaccine in patients with immunomediated diseases (IMIDs) treated with immunesuppressants is of great interest because vaccine response may be impaired. The main aim was to study the humoral and cellular immune response after SARS-CoV-2 vaccination in patients with IMIDs treated with immunosuppressants. The secondary aim was to describe the frequency of SARS-CoV-2 infections after vaccination in these patients. MATERIAL AND METHODS: This is an observational study including 86 patients with IMIDs. All patients were treated with biologic or targeted synthetic disease-modifying antirheumatic drugs [b/tsDMARDs: TNF inhibitors (TNFi), rituximab, anti-interleukin 6 receptor (anti-IL6R) or JAK inhibitors (JAKi)]. Demographic and clinical information were collected. After 4-6 weeks of 2nd and 3rd vaccine doses, humoral response was assessed using the Thermo Scientific ELiA SARS-CoV-2-Sp1 IgG Test. Also, in patients with serum SARS-CoV-2 antibody levels under 100UI/ml, cellular response was analyzed using the QuantiFERON SARS-CoV-2 Starter Pack. RESULTS: A total of 86 patients under b/tsDMARDs and 38 healthy controls were included. Most patients received TNFi (45 with TNFi, 31 with rituximab, 5 with anti-IL6R and 5 with JAKi). SARS-CoV-2 antibodies (Ab) were present in an 86% of patients with IMIDs and in 100% healthy controls (p = 0.017). However, 12 (14%) patients had undetectable SARS-CoV-2 Ab levels, all treated with rituximab. In addition, SARS-CoV-2 Ab (IU/ml) were statistically lower in patients (Mdn (IQR): 59.5 (17-163) in patients vs 625 (405-932) in controls, p < 0.001). Patients treated with rituximab had lower Ab levels than those treated with TNFi and controls (p < 0.001). The cellular response to SARS-CoV-2 vaccine was evaluated in 30 patients. Eleven patients had a positive cellular response, being more frequent in patients treated with rituximab (p = 0.03). SARS-CoV-2 infection was reported in 43% of patients and 34% of controls after vaccination. Only 6 (7%) patients required hospitalization, most of whom treated with rituximab (67%). CONCLUSION: SARS-CoV-2 antibody levels were lower in patients than in controls, especially in patients treated with rituximab. A cellular response can be detected despite having a poor humoral response. Severe infections in vaccinated patients with IMIDs are rare, and are observed mainly in patients treated with rituximab.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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